Python成为数据分析领域的宠儿，实现快速入门数据分析

一句话，不懂数据分析相当于这个时代的文盲和睁眼瞎。

 

许多年前，不识字，被称为文盲……

 

后来，人们反应过来了，不识英文，也是文盲，因为科学文献的主导语言是英文，读不懂英文，什么都吃不上热乎的；等菜好不容易端上来了吧，早就凉了不说，味道都常常会变……

 

再后来，不懂基本计算机操作技能的，也算是文盲，因为他们无论做什么事情，效率都太低下了，明明可以用快捷键一下子完成的事情，却非要手动大量重复……

 

到了最近，不懂数据分析的，也开始算作文盲了。许多年前人们惊呼信息时代来了的时候，其实暂时体会不到什么太多的不同。然而，许多年过去，互联网上的格式化数据越来越多，不仅如此，实时产出的格式化数据也越来越多，于是，数据分析不仅成了必备的能力，而且早就开始直接影响一个人的薪资水平。

 

睁眼瞎，是个很形象的词，一双好好的眼睛瞪得老大，却什么也看不到。

 

不是说只有文盲才算是睁眼瞎。识字了却看不懂文章，还是睁眼瞎。看得懂文章，却分辨不出其中的胡说八道，还是睁眼瞎……

 

识不识字，还很好量化，是否看得懂文章，却已经开始不那么容易量化了…… 一个人是否有科学常识，就更难量化了；与此同时，更难自知了。

 

大多数人都识字了，你不识字你就是睁眼瞎；

 

大多数人都理解科学常识了，你不懂、不接受，你其实就是睁眼瞎；

 

大多数人都开始使用计算机了，你不会用，你就是睁眼瞎；（信不信今天还有很多刚刚大学毕业的年轻人其实根本不会用计算机？）

 

很多人都已经熟练使用两种甚至两种以上的语言了，你只会一种（甚至连那唯一的语言也没有真正深入、娴熟），你也可能还是睁眼瞎……

 

当理解数据、分析数据成为基础技能的时候，你若连统计学基础都没有，你也算是睁眼瞎……

 

睁眼瞎与直接真瞎了的区别在于：自己并不知道。这很可怕。

 

互联网存在巨大数据分析人才缺口红利；

 

文盲和睁眼瞎的状态并不是天生的，主要是因为我们处于越来越数据过载的时代。

 

每个人身边每时每刻的数据容量、数据流动速率和数据种类都在急剧增加；很多个人或者企业没有充分利用手中的数据发挥它的价值，决策质量差异化非常明显。

 

 

互联网目前存在巨大的数据分析人才缺口红利，因为能真正发掘数据需求、懂得查看并理解数据的人太少。

 

 

如上图，数据—>信息—>知识—>商业决策 有一个升级提炼的过程，数据挖掘和分析往往可以帮助我们，从大量无序的流动信息中逐渐自动化提取有趣、有用的隐含信息，善于分析因此能做出更优的决策。

 

虽然大家都说数据分析是未来生存的必备技能，但目前只有1%的年轻人有基础，更有可能去学习和理解大数据的含义 。

 

不论你是工作人士还是学生，请回答以下问题：

你是不是准备买房或者要给家人买保险，面对一堆不断在变动的房价和保险公司产品，感觉信息爆炸、无从下手？

 

你是不是平时要做很多工作报告，而报告分析结果通常不能让老板满意，数据查找和整理花费时间过长从而不得不加班？

 

你是不是自己管理着自己的企业，却发现从来没有积累、整理过数据，没有充分利用手中的数据发挥它的价值，决策质量差异化非常明显？

 

你是不是还在主要依赖Excel做数据分析和数据可视化？

 

你是不是只会SPSS等数据分析中的“幼儿园软件”？

 

你是不是在面试中，曾因不具备Python等数据分析基本编程能力而与Offer无缘？

 

你是不是急需掌握数据分析软件以获得更好的工作机会？

 

你是不是想找偏数据分析的工作，但自己的编程能力不足？

 

如果你对以上任何一个问题的回答是Yes，那你不仅有必要应用数据分析，你还十分紧迫地先需要提高输入质量。

 

学会如何查看和理解数据，让数据成为信息、知识和有效商业决策，在有限时间内对认知产生巨大提升。

 

依靠数据分析，买房可以少花40万

 

我们可以看一看，有数据分析能力的人是如何提高决策质量的。

 

怎样抓住稍纵即逝的买房时机？

 

你可以通过数据分析了解房地产行业动态，增加对自己的投资决策的信心。

 

数据分析师刘红阁是一个很好的案例。她2016年8月份在北京的第二次买房，她入手后仅一个月后，北京新建商品住宅销售价格曾创下单月同比上涨30.4%的历史记录。

 

其实很简单。她先把历年北京的房价走势数据拉出来看看。2012年房价疯涨后，13年进入横盘期，14年全年趋势下行，15年中开始上涨。房价在2-3年的横盘或者下行后（主要受政策调控影响），会进入下一个上涨通道。她的朋友一犹豫不要紧，仅仅4个月的时间，房价涨了40万，而她已经轻巧地避过了这场大风。

 

所以，你就可以抓取关注地区的房地产行业数据，为自己的投资决策做更好的判断依据，再通过价格动态、成交信息、地理位置、新房二手房等基本信息，根据个人关注情况提取更多数据特征判断自己关注指标。

 

数据分析还可以发挥保险的最大价值

可以对比各个保险（重疾险、分红险、基础保障险等）涵盖的疾病类型、风险情况、分红时间等信息。其次，查询一下各类疾病在不同人群中（男性、女性、年龄段等）出现的概率。然后，综合考虑每个家庭成员的情况，决定购买哪家公司的哪款产品。

 

找工作，数据分析也可以帮忙

你可以敏锐关注财经新闻中指标的增长率，如果某个细分行业年增长率高达15-20%，它一定在高速发展，毕业生可以考虑加入。对比于发达国家，宏观经济或行业领域变化大于5%的指标都值得关注，如果变化大于20%，往往不是机会就是陷阱。

 

再比如，大家都在说互联网数据分析师薪资高，你就可以自己抓变化趋势来判断。

 

你可以通过数据分析了解市场对行业人才的需求，通过抓取市场针对 Python 相关岗位招聘信息，分析判断 Python 就业前景。通过具体岗位、薪资水平、分布区域，招聘企业等基本信息，根据个人关注情况提取更多数据特征，更精准判断就业趋势。

 

不走弯路，通过编程科学入门数据分析

市面上有足够多的优秀的现成的数据分析工具以供选择，为什么我们还是推荐你能用编程的方式实现数据分析？有两点是需要你能了解的：

 

其一：做数据分析，必须挖掘出一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要通过数据分析达到什么效果，而不只是学会运用一堆软件，无法胜任真实工作中遇到的数据挖掘场景。

 

需要分析什么样的数据，需要对数据进行什么层次的分析，最清楚这些事项的其实是你自己，学会编程的好处是，可以根据自己的真实需求对数据进行灵活可定制的分析，从海量无序数据中提出有趣有用的隐藏信息，这就是所谓的极大提高认知决策效率。

 

其二：编程真的不难，就好像识字其实不难一样。难得是有想法 —— 就好像识字却不会写文章一样。不懂编程最大的苦恼在于整天都在用别人的模型，“实现别人的想法”，却“自己啥想法都没有”…至于如何在找到更好的数据分析工作、升职加薪，都是“有想法”之后才有的东西。

 

所以，通过学习编程就是学习思考。关键是在数据过载的时代，科学构建自己的数据分析思维模型：数据来源，数据清洗方式，数据可视化到最后的数据报告。从本质上学会数据分析这一技能，才能够把地基打的足够扎实。

 

地基扎实的好处是：无论之后遇到什么样的真实难题，你都能游刃有余。

 

掌握 Python，能胜任 90% 互联网企业的数据分析工作

Python已经是现在Data Analytics领域最受欢迎的数据分析工具：

 

KDnuggets网站最近公布了2019年度的数据分析、数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据分析工具”进行了投票。结果显示Python取代了R成为最受欢迎的数据分析工具：

 

 

但是上面这幅图里，Data Science、Machine Learning的工作者也参与其中，对于Data Analytics数据分析领域本身，Python是否也已成为了需求最大的工具了？

 

为了更严谨地回答这个问题，有第三方网站爬取了3万条Data Analyst的Job Description，得到了Python在这些Job Description中出现的频率：

 

Python在Data Analyst的Job Description里出现的频率居然高达69%。（R的频率是66%.)

 

为什么Python会成为入门数据分析的不二之选？

 

首先是Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习。

Python成为数据分析领域的宠儿，得益于Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使Python成为数据处理任务重要解决方案。

 

在科学计算方面，Python拥有Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Ipython、Seaborn等等一系列非常优秀的库和工具，掌握最广泛使用的工具集，让困难的东西变得简单、更简单。