用 Python 进行数据分析，不懂 Python，求合适的 Python 书籍或资料推荐？

我是用Python做数据分析的，市场上python资料简直多如牛毛，真正值得看的没多少。人生苦短，少看垃圾。

补充：下面还有很多干货！！！

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正文开始

先看看python岗位概况：

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针对数据分析岗位需要的python技能，这里分为三大块来讲。

1、数据分析需要用到那些python知识点；

2、Python数据分析最主要的工具库有哪些；

3、学习数据分析各阶段用到什么书籍或资料；

首先，python可以用作爬虫、web开发、AI、脚本、测试、数据分析等各个领域，每个领域对python的学习要求和深度不一样，数据分析不要求掌握很深的编程知识。

主要是以下内容，数据类型和结构、变量、函数、逻辑语句（判断、循环）、匿名函数、错误处理、遍历和迭代、进程和线程、库的使用。学习这些东西并不需要购买书籍，能省则省，网上很多教程。推荐菜鸟教程和w3cschool的python3教程，通俗易懂，非常适合初学者掌握基础语法，然后可以在实验楼这个网站练习编程，也可以自己搭建环境敲代码。

编程毕竟是抽象的，一开始理解诸如切片、迭代等概念比较吃力，只有多看多敲代码，后面自然而然就懂了。

如果想少走弯路，不妨看看一些视频课程。自制力比较差的小伙伴，跟着老师把python基础走一遍，效率非常高。

学完python基础知识点，并有了一定的训练代码量（至少得1000行）之后，就可以开始学习数据分析工具了，也就是python的第三方数据分析库。按照我的使用经验和个人理解，有以下几个重点学习对象。

scipy&numpy：它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，里面包含了大量的计算函数，可以很轻松的进行科学计算。

Pandas：是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的，具备强大的数据展示功能。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

matplotlib：是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，误差图，散点图等。

Scikit-learn：是一个机器学习库，可以对数据进行分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。

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上面五种工具scipy、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn，基本能解决90%以上的数据分析问题，建议初学者把这五个工具重点用。

至于教程，推荐《利用Python进行数据分析》第二版，可以掌握numpy、pandas、matplotlib的许多实用用法。我基本把这本书看完了，也敲了里面大部分代码。学习scikit-learn最好选择看官方文档，目前好像也有了中文版，可以多跑跑里面的sample。

sklearn文档案例

最后捎带提一下，还要学习SQL，这是数据分析最基础的能力，我用的是《SQL学习指南》这本书，很适合入门。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

 三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

 最后祝大家天天进步！！

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