超全整理｜Python数据采集、分析、可视化，看这一篇就够了

 前言

最近数据分析越来越火，身边不少人跳入这个行业，我也经常在网上看到许多小伙伴提出很多这样的困惑：

开发出身，想转行数据分析，但没有实战经验，面试很难！

是从 Python 入手还是 R 语言？常用的算法有哪些？

可以练手做项目的数据库去哪里找？好用的爬虫工具又有哪些？

网上看了很多文章，依然杂乱无章，有系统性的资料推荐吗？

我当时学数据分析也有同样的苦恼，资料看了一大堆，总是一知半解，没有老师时时给你解答问题，很多时候都感觉自己要放弃了。

但，我不得不说一句：学数据分析绝对没错，坚持下去你会看到一个完全不一样的自己。

数据分析到底有什么用呢？

帮你能够快速了解市场的需要，用数据及图形的形式，展现出最真实的情况

           

收集相关数据后，挖掘出最有用的信息，帮助你做出正确的判断，快速做出决策。

数据分析到底该怎么学呢？

• 讲真，真不难！我摸爬滚打这么久，也算总结出三个经验：
• 找到一个实力与经验俱佳的 “教练”，从思维、工具、实战带你“即学即用”。
• 制定一份正确的学习计划与路径，你真正需要的是好方法而不是蛮力。
• 有效工具的运用会让你事半功倍。

这方面，给我启发很大的是美国Jacqueline Kazil Katharine Jarmul 著作的,张亮 吕家明 翻译的《Python数据处理 》，有 2.6W 人在学，口碑不错。我最近开始二刷了，它基于项目的方法，介绍用 Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、 数据规模化和自动化的过程，能够从思维、工具、实战带你“即学即用”。

其次，制定一份正确的学习计划与路径，你真正需要的是好方法而不是蛮力。

当然还缺少不了实战，多实战才会发现问题，如下：

• Python数据可视化：2021年北上广深空气质量分析
• 用数据分析大家喜欢什么样的抖音视频？
• Python可视化：网易云音乐歌单
• 预测某地区的房价
• 预测股票的价格

最后，有效工具的运用会让你事半功倍。

结尾

数据分析能力必然是每个互联网人必须具备的，只有懂数据，才能以数据驱动，科学优化工作，锻炼自己强大的战斗力和核心竞争力，拉开与其他人的差距。

最后再和大家强调一下：

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