Python学习指南：使用Python学习数据分析

如今，在大数据行业中Python和数据分析可能是最常听到的两个词，在当今蓬勃发展的科技领域，精通这两项技术可以带来无限的可能。近年来，我们看到Python教育在大数据领域突飞猛进。

因此，这里我们提供了一个通用指南，帮助开始学习Python:

Python受欢迎程度：

超过40%的数据分析师喜欢Python，它显然是数据分析中使用最广泛的工具之一。它的受欢迎程度已经超过了SAS和SQL，只落后于R。

通用语言

市场上可能还有许多其他用于分析数据的工具，如SAS和R，但是Python是惟一值得信赖的通用语言，在许多应用程序域中都有效。

第1步：设置Python环境

设置Python环境并不复杂，但它是一个主要步骤。建议下载免费的Anaconda Python包，除了核心Python语言之外，它还包括所有必要的库，如panda、SciPy、NumPy和IPython，以及图形安装程序。安装后，将启动一个包含多个程序的包，其中最重要的是iPython，也称为Jupyter notebook。这个浏览器作为编码平台，甚至不需要互联网连接。

第2步：了解Python基础知识

熟悉Python的基础知识可以在线进行。积极参与免费在线课程，视频教程，练习练习丰富，可以帮助您快速掌握基础知识。

第3步：了解用于数据分析的密钥Python包

由于它是一种通用语言，Python的实用性超越了数据科学。

Numpy：对科学计算至关重要

Matplotib：方便可视化和绘图

Pandas：用于数据操作

Skikit-learn：库旨在帮助进行数据挖掘和机器学习活动

StatsModels：用于统计分析和建模

Scipy-SciPy：Python的Numpy扩展; 它是一组数学函数和算法

Theano：定义多维数组的包。

第4步：加载实践数据样本

使用示例数据集是熟悉编程语言一个好方法。通过这种实践，可以尝试不同的方法，应用新的技术，也可以找到优势和需要改进的地方。

Python库statmodel包含用于实践的预加载数据集。用户还可以从CSV文件或其他来源的网站上，下载数据集。

第5步：数据操作

数据管理是帮助从原始数据中提取信息的关键技能。大多数时候，我们获得的是无法直接分析的原始数据，在分析之前需要对其进行操作。在检查数据之前，Python有一些用于格式化、操作和清理数据的工具。

第6步：高效的数据可视化

可视化对于调查性数据分析和清晰地解释结果非常有价值。用于可视化的常见Python库是Matplotlib。

第7步：数据分析

在数据分析中，格式化数据和设计图表是非常重要的。但分析学的基础是统计建模、数据挖掘和机器学习算法。拥有StatsModels和Scikit-learn这样的库，Python提供了执行核心分析函数所必需的所有工具。

如上所述，使用Python学习数据分析的关键是使用导入的数据集进行实践，因此，好不拖延立即开始在数据集上试验旧的操作和新技术吧。