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大家好，我是龍哥

一個(gè)新人如果想要入行數(shù)據(jù)分析師的話，需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)點(diǎn)呢？

之前和行業(yè)大佬討教的時(shí)候，他們都非常認(rèn)可這一點(diǎn)：一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該是技能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、業(yè)務(wù)sense的綜合反映。不管你將來(lái)是從事數(shù)分行業(yè)，還是跳槽或自學(xué)數(shù)據(jù)分析，這三個(gè)部分缺一不可。

如果你還沒(méi)有業(yè)內(nèi)人士的指點(diǎn)，找不到合適的學(xué)習(xí)方法？不要擔(dān)心，根據(jù)我7年的數(shù)分崗工作經(jīng)驗(yàn)，為大家總結(jié)了這個(gè)思維導(dǎo)圖：

數(shù)據(jù)分析知識(shí)圖譜

數(shù)據(jù)分析知識(shí)圖譜

如何使用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？

在Python數(shù)據(jù)分析中使用最多的庫(kù)是pandas，本文展示的pandas官方文檔手冊(cè)介紹了使用 Python 數(shù)據(jù)分析全過(guò)程，包含數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清洗、?數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)分類匯總、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)可視化、時(shí)間序列、數(shù)據(jù)導(dǎo)出等內(nèi)容。

基于此，作者將常用的Python數(shù)據(jù)處理方法總結(jié)如下，使用pandas數(shù)據(jù)處理，介紹pandas的用法，每一章都包含對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理步驟，將所有的知識(shí)點(diǎn)總結(jié)為九個(gè)章節(jié)。

以第一章為例，講解pandas如何導(dǎo)入數(shù)據(jù)，如何從CSV中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，這里使用蒙特利爾騎自行車的數(shù)據(jù)，使用read_csv函數(shù)進(jìn)行講解，后面對(duì)于數(shù)據(jù)導(dǎo)入的常用參數(shù)也逐一做了說(shuō)明。

第六章為我們講述了如何使用pandas處理時(shí)間數(shù)據(jù)和字符串?dāng)?shù)據(jù)

第九章為我們?cè)斀饬耸褂胮andas如何從從 HTML，JSON，SQL，Excel（!!!）， HDF5，Stata 和其他一些東西中讀取數(shù)據(jù)

限于篇幅原因，這里僅展示pandas官方文檔第一章的內(nèi)容，在后續(xù)章節(jié)介紹其他的pandas數(shù)據(jù)分析的方法，包含數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)運(yùn)算等內(nèi)容。

如果你想要展開學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)分析，那這份Pandas官方文檔一定可以幫到你！

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