Python数据分析,学习路径拆解+资源推荐

网上关于数据分析学习的资源很多,但也正因为信息的繁多与杂乱,很多初学者无法判断知识的质量,不能真正地对入门学习起到帮助。今天小汪从实现数据分析项目的基本流程为切入点,给大家整理数据分析入门需要掌握的细分知识点以及学习路径,并总结了相对应对学习资料,希望对准备自学数据分析的小伙伴们有所帮助!(入门资料已打包,获取方式见文末)

根据数据分析的应用场景,我们可以获得实施数据分析项目的基本步骤:获取数据、数据存储与提取、数据清洗与预处理、数据分析与建模、撰写数据分析报告。

一、获取数据

1.公开数据

Kaggle、UCI机器学习库、政府开放数据平台(如国家统计局)。

2.网络爬虫

使用Python库(如requests, BeautifulSoup)抓取网页数据,遵守法律法规。

3.API接口

调用平台API(如Twitter、天气服务)获取JSON/XML数据(常用requests库)。

4.内部系统

访问公司数据库、CRM或ERP系统(需权限)。

5.手动收集

问卷调查或Excel录入一手数据。 

二、数据存储与提取

1.文件存储

CSV/Excel(pandas读写)、JSON(json或pandas处理)。

2.数据库

关系型数据库:MySQL, PostgreSQL等。核心技能:SQL(SELECT, JOIN, WHERE)。用Python库(如sqlalchemy)连接操作。

NoSQL数据库:MongoDB(文档型)、Redis(键值型),根据自身需要学习。

3.大数据

Hadoop HDFS, Spark(处理海量数据)。

SQL教程推荐:《SQL基础教程》

图片

三、数据清洗与预处理

1.处理缺失值

识别(isnull())、删除(dropna)或填充(均值/中位数fillna)。

2.处理异常值

通过箱线图或统计方法(Z-score)识别,分析后决定修正或删除。

3.处理重复值

duplicated()识别,drop_duplicates()删除。

4.格式转换

日期转换(pd.to_datetime())、分类编码(独热编码get_dummies())。

5.数据缩放

标准化(Z-score)或规范化(Min-Max),使数据可比。

6.探索性分析(EDA)

基础统计(describe())、可视化(直方图、散点图、热力图)初步理解数据分布与关系(工具:matplotlib, seaborn)。

pandas教程推荐:《pandas官方中文文档》

图片

四、数据分析与建模

1.统计分析

  • 描述性统计(均值、分布)。

  • 推断统计(假设检验如A/B测试、置信区间)。

  • 相关性分析(皮尔逊系数)。

2.机器学习建模

  • 定问题类型:分类(预测类别)、回归(预测数值)、聚类(分组)。

  • 选模型:线性/逻辑回归、决策树、K-Means(基础);随机森林、XGBoost(进阶)。

  • 训练评估:拆分数据集(训练/测试)、用scikit-learn训练、选评估指标(准确率/F1用于分类,RMSE/R²用于回归)、交叉验证、调参。

  • 模型解释:分析特征重要性(SHAP值等)。

数据科学与统计学书籍推荐:《数据科学入门》,《深入浅出统计学》

图片

图片

五、撰写数据报告

1.明确受众

调整内容深度(技术同事/管理层/客户)。

2.报告结构

(1)背景目标:分析目的与待解决问题。

(2)数据方法:数据来源、关键清洗步骤、分析方法简述。

(3)核心发现:重点!用清晰图表(折线图、柱状图、热力图)与文字呈现关键结果与洞见。

(4)结论建议:基于发现提出具体、可操作的建议。

可视化:图表简洁(标题、标签明确),工具可选seaborn、Tableau或Power BI。

3.语言

简洁准确,避免术语堆砌,结论需数据支撑Power

Power BI入门教程推荐:《Power BI官方中文教程》

图片

PDF获取方式

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值