神仙级python数据分析入门教程(非常详细)，零基础入门到精通，从看这篇开始！

近几年，互联网领域进入大数据红利时代。包括腾讯、阿里、字节在内的各大巨头，依靠基于大数据的商业模式成为了当下最挣钱的公司。

所以行业对数据人才的需求量巨大，仅字节一家在本季度就有近千个数据类职位虚席以待。以当下的发展速度，未来数据类岗位的需求量将呈指数级上升。

据统计，掌握数据分析技能的职场人，其薪资是其他同行的两至三倍，普遍月薪均不低于35K，精通者年薪500K很轻松。

学习数据分析技能，是公认的涨薪捷径。对新手来说，想入门数据分析却并不容易。

虽然网上能够找到的学习资源很多，但是很多繁琐而又杂乱的内容，除了给初学者增加理解和认识的噪音外，真正能够起到明确的方向指引导的，确实不多。

以至于很多人一开始没有明确的方向就一头扎进去，学了很久却不知道自己到底在学什么，或者自己学了很久不知道能够做什么。

学习一门技术之前，你应该知道，你想要达成的目标是什么样的。

也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题。你就可以知道要达成这样的目标，它的知识体系是怎么样的。

今天就分享给大家这份字节大佬开源分享的《Python数据分析实例》，从入门到精通成体系的一套教程，非常适合初学者以及想要进阶的同学。

第1章 准备工作

第2章 引言

第3章 ipython：一种交互式计算和开发环境

• ipython基础
• 内省
• 使用命令历史
• 与操作系统交互
• 软件开发工具
• ipython html notebook
• 利用ipython提高代码开发效率的几点提示
• 高级ipython功能

第4章 numpy基础：数组和矢量计算

• numpy的ndarray：一种多维数组对象
• 通用函数：快速的元素级数组函数
• 利用数组进行数据处理
• 用于数组的文件输入输出
• 线性代数
• 随机数生成
• 范例：随机漫步

第5章 pandas入门

• pandas的数据结构介绍
• 基本功能
• 汇总和计算描述统计
• 处理缺失数据
• 层次化索引
• 其他有关pandas的话题

第6章 数据加载、存储与文件格式

• 读写文本格式的数据
• 二进制数据格式
• 使用html和web api
• 使用数据库

第7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑

• 合并数据集
• 重塑和轴向旋转
• 数据转换
• 字符串操作
• 示例：usda食品数据库

第8章 绘图和可视化

• matplotlib api入门
• pandas中的绘图函数
• 绘制地图：图形化显示海地地震危机数据
• python图形化工具生态系统

第9章 数据聚合与分组运算

• groupby技术
• 数据聚合
• 分组级运算和转换
• 透视表和交叉表
• 示例：2012联邦选举委员会数据库

第10章 时间序列

• 日期和时间数据类型及工具
• 时间序列基础
• 日期的范围、频率以及移动
• 时区处理
• …

第11章 金融和经济数据应用

• 数据规整化方面的话题
• 分组变换和分析
• 更多示例应用

第12章 numpy高级应用

• ndarray对象的内部机理
• 高级数组操作
• 广播
• ufunc高级应用
• 结构化和记录式数组
• 更多有关排序的话题
• 高级数组输入输出
• 性能建议

上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【python数据分析实例】

以上就是这份《Python数据分析实例》，大家学的时候完全不用担心，其实我们每个人都天生数据敏感，自带分析事物的天赋，只不过在没有分析方法加持之前，我们凭的是经验和直觉。

你不必完全回炉重造，像开发程序一样去学代码、像考试一样去背函数和方法，只需要一些业务的常识，像均值、极值、排序、相关性、中位数……

这些东西我们信手捏来的东西往往占据数据分析的绝大多数内容，你所学的只不过是实现这些的工具而已。

就像一个100行的数据，给任何一个智力正常的人，不用任何工具和编程技术，他也能获得一份基本的结论，而工具则是让我们在效率、可扩展性和实现维度方面得到更好的提升，仅此而已。