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)。
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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)。
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四、数据分析与建模
1.统计分析
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描述性统计(均值、分布)。
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推断统计(假设检验如A/B测试、置信区间)。
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相关性分析(皮尔逊系数)。
2.机器学习建模
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定问题类型:分类(预测类别)、回归(预测数值)、聚类(分组)。
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选模型:线性/逻辑回归、决策树、K-Means(基础);随机森林、XGBoost(进阶)。
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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。
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模型解释:分析特征重要性(SHAP值等)。
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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
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