python大數據分析入門

1. python大數據分析好學嗎

Python可以說是目前比較主流而且易學的語言，由於語法的自由性，python簡單又強大。有的同學可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如C，C++等C系語言，但是python在入門方面比這些語言要容易很多，即使沒有任何編程經驗也能學會。

那多久能學會python呢？其實python基礎部分特別簡單，從0開始入門的話，正常學習1個月左右，即可掌握python的基礎知識。再繼續學習3個月，python的進階知識，包括大家熟悉的numpy和pandas，matplotlib等第三方庫，大家基本都可以悉數掌握。其實學習python並不難，關鍵是找到合適的學習方法，並且堅持學習，不管是自學還是報班，都各有優劣，如果自學能力強，有比較強的邏輯思維能力，動手能力，那麼建議自學，不然，還是建議同學報班，報班會有老師指導，更容易找到學習方向，確定學習目標，推薦來十方融海學習數據分析。

十方融海專注在線教育，旗下產品，覆蓋全品類實用精品課程，助力學員自我價值提升。為了讓每一個想要晉升管理層的職場人掌握核心競爭力，提升效率、實現職場逆襲，十方融海有一線互聯網大廠數據分析師、操盤過百億量級運營活動、十方首席數據分析師來給學員講解數據分析實戰課，幫助學員掌握數據分析技能，早日晉升成為管理層，實現升職加薪。

2. 入門Python數據分析，請問看什麼書籍

1、《Python編程：入門到實踐》
書中內容分為基礎篇和實戰篇兩部分。基礎篇介紹基本的編程概念，實戰篇介紹如何利用新學到的知識開發功能豐富的項目：2D游戲《外星人入侵》，數據可視化實戰，Web應用程序。

推薦理由：這本書，書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，最重要的是每個小結都附帶有」動手試一試」環節。理論和實踐恰到好處，行文邏輯流暢，不跳躍，手把手教的感覺，卻絕不啰嗦，非常適合入門。

2、《Python基礎教程》
這本書內容涉及的范圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。最後幾章的10各項目更是這本書最大的亮點，不僅實用而且講解到位。

推薦理由：做為一門語言教程書籍，這本書講得非常不錯！該說的說得清楚，不該說的輕輕點到，讀者想要網上查找的時候也有跡可循，輕重把握很好。作者會將不同的理解方式和實現方式放在一個例子中，更多的時候作者會有頗為有趣的幽默來讓讀者感到輕松愉快。

3、《笨方法學Python》
這是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。

推薦理由：編程入門的必備書，從一個個的小例子入手，不僅是教你寫Python代碼，還有編程的技巧。

4、《Python編程快速上手》
本書的首部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。同時，每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識。

推薦理由：本書尤其適合缺乏編程基礎的初學者，語法使用Python 3，書中不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。有其它編程語言經驗的同學，也可以直接看著本書快速了解Python可以做什麼，語法問題可以邊做東西邊查！

5、《Python核心編程》
書中內容總共分為3部分。

第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程等。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架等。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。

推薦理由：它仔細、深入地剖析了一些重要的Python主題，而且讀者無需大量的相關經驗也能看懂。與所有其他Python入門類圖書不同的是，它不會用隱晦、難以理解的文字來折磨讀者，而是始終立足於幫助讀者牢固掌握Python的語法和結構。

想要快速入門Python開發，僅靠看書怎麼夠，畢竟編程最重要的就是練習。

3. 新手Python數據分析如何入門

1、數據獲取Python具有靈活易用，便利讀寫的特點，其能夠非常便利地調用資料庫和本地的數據，同時，Python也是當下網路爬蟲的首選東西。Scrapy爬蟲，Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，能夠用於數據挖掘、監測和自動化測驗。
2、數據整理NumPy供給了許多高檔的數值編程東西，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司運用，以及核心的科學核算組織如：Lawrence
Livermore，NASA用其處理一些原本運用C++，Fortran或Matlab等所做的使命。PandasPandas是根據NumPy的一種東西，該東西是為了處理數據剖析使命而創立的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型，供給了高效地操作大型數據集所需的東西。pandas供給了大量能使咱們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強壯而高效的數據剖析環境的重要因素之一。
3、建模剖析Scikit-learn從事數據剖析建模必學的包，供給及匯總了當時數據剖析范疇常見的演算法及處理問題，如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型挑選、特徵工程。
4、數據可視化如果在Python中看可視化，你可能會想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一個類似的包，這是用於統計可視化的包。關於自學python入門，Python數據剖析怎麼入門，以上就是一個根本的學習路線規劃了。

4. 如何用python進行大數據挖掘和分析

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！

5. Python數據分析怎麼入門

一、數據獲取Python具有靈活易用，方便讀寫的特點，其可以非常方便地調用資料庫和本地的數據，同時，Python也是當下網路爬蟲的首選工具。Scrapy爬蟲，Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。

二、數據整理NumPy提供了許多高級的數值編程工具，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司使用，以及核心的科學計算組織如：Lawrence Livermore，NASA用其處理一些本來使用C++，Fortran或Matlab等所做的任務。PandasPandas是基於NumPy的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。

三、建模分析Scikit-learn從事數據分析建模必學的包，提供及匯總了當前數據分析領域常見的演算法及解決問題，如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型選擇、特徵工程。四、數據可視化如果在Python中看可視化，你可能會想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一個類似的包，這是用於統計可視化的包。

關於Python數據分析怎麼入門，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

6. 新手如何學習Python數據分析

對於新手，如何學好python，這些很關鍵：

Part1：能掌握好Python關鍵代碼以及Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn這四個基本工具包，便能獨立完成一些簡單的數據分析工作了；

Part2：工欲善其事，必先利其器，所以你必須選擇體驗良好的數據分析編程環境；

Part3：用真實商業數據應用項目檢驗能力。

學習Python數據分析的最終目的，是為了掌握數據分析技能，擁有解決實際工作或日常生活中與數據分析相關問題的能力。

7. 入門學python看什麼書

Python入門篇《Python入門》
這本書的英文全稱為《Introcing Python》但是大家不用擔心，目前市面上有很多漢語版，大家研讀起來一點不費力氣。這本書容易理解，而且讀起來更是幽默風趣對於編程初學者和Python語言新手而言是理想的書籍。作者盧布諾維克帶你從基礎知識開始，到深入和多樣的議題，用混合了教材以及指南風格的代碼片段來解釋Python3中的概念。
Python基礎教程篇《Python基礎教程》
本書是經典的Python入門教程，層次鮮明、結構嚴謹，內容翔實，特別是最後幾章，作者將前面講述的內容應用到10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程，手把手教授Python開發，讓讀者從項目中領略Python的真正魅力。這本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是Python方面的技術專家，也能從書里找到耳目一新的內容。
Python「詞典」篇《Python學習手冊》
本書的作者根據過去10年用於教學而廣為人知的培訓課程的材料編寫而成，除了有許多詳實說明和每章小結之外，每章還包括一個頭腦風暴：這是《Python學習手冊》獨特的一部分，配合以實用的練習題和復習題，讓讀者練習新學的技巧並測試自己的理解程度。而且本書是一本很好的Python字典類書籍，遇到不懂不會的完全可以在這本書里找到詳實講解。
Python數據分析篇《利用Python進行數據分析》
看到這本書可能有很多人十分的疑惑，今天不是在推薦Python新手入門的書籍嗎？怎麼變成了數據分析，眾所周知目前是大數據高速發展的時代，所以要想學習真正的入門Python，就一定學習數據分析的相關知識，而這本書是Python關於數據處理、數據清理、數據聚集等方面的全面的指導書籍。它是為數據密集型應用而著，並且提供了對數據分析問題的一些詳盡的介紹。它可以讓讀者很好得理解及使用多種數據工具。這本書易於閱讀和理解，並且提供了許多能夠有效分析數據的出色的解決方案。

8. 初學python入門都需要具備那些條件

Python相對比較簡單，零基礎也能學。系統學習的話，一般4-6個月左右能學好。

python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！所以學完Python編程之後，只要真的掌握了相關技術，想要找到好的工作還是比較容易的。

建議大家可以從以下三方面來入手：

①先自學一些python書籍

大家可以從書中了解一些基礎知識，建立一些編程認知。

但是這樣的方式，還是難免會因為沒什麼基礎很快就覺得枯燥了，所以在書籍方面還是建議大家結合視頻課程一起來學習，才能更高效一點。

②網上找相關課程

在mooc網學習的是北京理工大學的一門python公開課，整個流程學習下來能夠了解一些基礎相關，但課程比較淺顯，還是感覺有些不系統，也很難靠自學迅速入門。

③報班學習

很多人對網上報班有些排斥，因為難免會覺得會被割韭菜。但是對於零基礎的小白學習python編程而言，跟著專業系統化一點的團隊一起學習，勢必會更省時省力一點的。

畢竟我們沒有基礎，靠自學又沒啥時間去堅持，能有合適的【線上陪伴式】的課程，還是挺值得一試的。建議大家可以先從體驗課開始，了解清楚課程含金量，看看往期學員的體驗回饋後再報班學習。

Python的學習學習順序如下：

①Python軟體開發基礎

②Python軟體開發進階

③Python全棧式WEB工程師

④Python多領域開發

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

9. python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
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10. python數據分析該怎麼入門呢

1.為什麼選擇Python進行數據分析？

Python是一門動態的、面向對象的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為「偽代碼」，它可以使你只關心完成什麼樣的工作任務，而不是糾結於Python的語法。

另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用於數據分析及其他領域。更重要的是，Python與最受歡迎的開源大數據平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，學習Python對於有志於向大數據分析崗位發展的數據分析師來說，是一件非常節省學習成本的事。

Python的眾多優點讓它成為最受歡迎的程序設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里雲等等。

3.數據分析流程

Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎後，就可以逐漸進入數據分析的奇妙世界。CDA數據分析師認為一個完整的數據分析項目大致可分為以下五個流程：

在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：

scikit-learn-適用Python實現的機器學習演算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習演算法。

Tensorflow-適用於深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。

5)可視化分析

數據分析最後一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具有：

Matplotlib-主要用於二維繪圖，它能讓使用者很輕松地將數據圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。

Seaborn-是基於matplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接。

從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作。