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👉一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

👉二、Python必备开发工具

👉三、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉 四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（文末领读者福利）

👉五、Python练习题

检查学习结果。

👉六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

👉因篇幅有限，仅展示部分资料，这份完整版的Python全套学习资料已经上传

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

但是记住一点：人工智能必须具备数据挖掘能力，其次是机器学习、深度学习这些你也得会。

这里又提到了两个方向：机器学习和深度学习。不理解的话你暂且就把它当成另一个数据挖掘来看。

数据科学

最后是数据科学，这个词，听着好像很高大上，其实人家本来就很高大上啦。

对于这个学科我建议你这样理解：

Python 中有一个包叫Pandas，是专门进行数据处理的

同样，还有这样一个包叫Scikit-learn，是进行数据挖掘的

还有像爬虫、可视化Seaborn|matplotlib、线性代数scipy、深度学习keras 等等这样的包，数据科学都涵盖进去了。

ok，数据科学就是一个涵盖数据处理、可视化、数据挖掘、深度学习等这些内容的学科**，理解就好。**

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数据分析的流程是什么？

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想必对很多同学，尤其是还在学校的同学来说，会对这个问题比较感兴趣。

那么在实际工作中，一个数据分析项目，它的实现流程究竟是怎样的？

小一我翻了下这两三年自己在工作中遇到的大小项目，并且和同事进行了充分的交流，差不多总结了六个步骤。

分析业务指标，明确数据内容

很惊讶吧，第一个竟然是这个。

在实际遇到一个项目的时候，往往领导给你的任务，是一个大的目标，比如：

**领导：**小一啊，我们这个月比上个月的用户投诉略有增多，你来分析一下是什么原因，顺便预测一下下个月我们应该重点抓哪些指标“

像这种，就需要先了解具体业务了

用户为什么会投诉？产品哪里做的让用户不满意？用户不满意的具体数据有哪些？这些数据是怎么生成的？不同粒度的数据又表示什么？

另外别忘了老板的终极目标（xxx，这是顺便一下就能预测出来的吗…）

提出问题假设，建立分析方法

当你已经知道你的目标和哪些数据有关系，却不能确定哪个是主要问题，哪个是次要的时候，你就到了第二阶段。

如果你时间允许的话，我建议你可以建立对照组进行对照试验。

比如上面的问题，你就可以假设用户投诉和资费太贵有关、和产品质量有关系、和售后服务有关系等

另外，如果你有历史的投诉数据，你也可以提出基于时间维度的假设：不同月份受天气影响太大，造成用户投诉（如果你真的把原因归结为天气，希望你不会挨老板毒打吧）

利用采集工具，获取相关数据

你已经提出了问题，也知道你的问题会和哪些数据有关联，这个时候你需要数据，需要尽可能多的数据去验证你的结论，让你的结论更有信服力，能被老板接受。

一般在大公司里面，会有专门的人负责对接取数这个活，你只需要提需求就完事了。

在小公司里面，往往你就是自己的主宰。

想要数据？自己去取。

数据不够？自己去找。

我找不到？您真厉害（要你何用）

你可以通过一些数据采集工具或者自己写爬虫脚本。

这里，小一的经验是：

如果你数据量很小，就几百几千条那种，爬虫就没必要了，找一个八爪鱼或者火车头这类的采集工具，效率很高。

如果你数据量略大，需要定时获取那建议你学习一下Python 爬虫

“不会Python，不会爬虫怎么办？”

“往下看，后面有你想要的！”

通过编程手段，实现数据清洗

在你的一波极限操作（差点被辞退）之下，你终于拿到了想要的数据。

仔细一看，监控系统每小时保存一个记录文件，上个月一共30*24个文件，文件也不大，就几MB的样子，但顶不住它量大啊。

咋办？

所以在这一步，掌握至少一门编程语言是基本要求。R、Python都可，推荐后者，后面会细说

在数据清洗的过程中，你需要面对这些问题：

缺失值处理、异常值处理、重复值处理，还有系统偶尔抽风后保存的垃圾数据。

提取有用信息，进行数据分析

现在万事俱备，终于到你熟悉的领域了。

你利用基本的统计学方法进行数据统计，分析每一个指标的数据分布，对比上月的数据你还计算了不同指标的环比情况。

你找到了反映用户投诉的具体指标，确实是这个月这些指标波动比较大影响的，然后你又通过对比不同年份同时期的数据去证实你的结果。

最后，你利用数据分析软件建立了一个简单的预测模型，通过历年数据预测这个月的指标，结果发现相差不大。

受此鼓舞的你又通过模型预测了下个月的指标情况，信心满满。

合理数据展现，输出分析报告

当你一筹莫展不知道怎么写你的分析报告时，你的同事给你发来了“xxxx数据分析报告模板”。

当你看完模板你知道写报告需要这些：图表展示+数据论证+结果预测

你原想着长篇大论说一通，最后却被你精炼到了五六页PPT 上

由于同事模板助攻的到位，你只需要换几张图贴一些数据表，然后将最初的目标原因解释清楚，形成一个稍有信服力的结论

最后附上你预测的结果，来一段合理又不偏颇的建议，你的报告就搞定了。

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如何入门数据分析？

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流程说完了，还是得来点实际的干货，不然又被你们说我水文章了。

这部分主要介绍：如何入门+学习方法

1. 确定自己的方向

在数据分析中，有这样两种类型：偏业务型的数分和偏技术型的数分。

偏业务型的我不太好说，因为我不是业务出身。我了解的偏业务型更多的是在和市场的人打交道，针对市场的促销活动分析用户痛点，提供有价值的分析结果？（是问号，我没打错）

针对运营的周、月、季度、年指标进行输入输出，完美阐释了“我们不生产数据，我们只是数据的搬运工”这句话。

偏技术型的大多都呆不久，哈哈，开个玩笑。

偏技术的会注意各种指标之间的关联，根据业务的情况相应的进行指标优化，预测业务的相应指标。

所以，偏技术型的数据分析最后干着干着就成了一名数据挖掘工程师，自然演变吧。

偏业务型的更容易入门，多了解指标看看业务相关，剩下的就是水到渠成的事情。偏技术的就需要你自己不断的学习，提高自己，尤其是算法模型，没那么简单入门。

2. 提高自己的能力

前面说的有点夸大，你也不必太紧张。数据分析这能力，有很多种途径去提升。

下面我列一下能力阶梯，想要入门的同学可以一级一级往上提升自己。

2.1 业务能力

不多介绍，看个人能力。短则一两周，长则一两个月。

业务相关的，就那么点数据，指标的含义都是早都确定好了的。能举一反三，将一个大目标分解成具体的小指标上，或将小指标确定到具体数据上去，业务能力就ok了。

2.2 Excel 相关

很多同学不把它当回事，不当回事的我暂且认为你还是学生，但凡开始工作已经接触到数据的人，你敢说你真的会用Excel 吗？

Excel 永远是数据处理的一大利器，这不仅体现在它对数据进行各种统计汇总的操作上，还体现在它的图表输出上。

相信也有很多同学通过Python 处理完数据之后，还会去用Excel 画图。

当你的数据量小（以100万行为界限），数据处理简单，数据表唯一的情况下，建议你直接用Excel，快速、方便，输出简单。

在老板眼中，可以用Excel 搞定的分析任务分分钟就能出结果！

2.3 Python/R

前面已经说过为什么要掌握一门编程语言，那在这就来说说怎么简单快速入门一门编程语言

我们都知道，有目的性的去学习是事半功倍的，编程也是

这里我们学编程进行数分的目的就是进行数据清洗、统计预测之类的，那肯定会有这样一个流程：读数据—清洗数据—分析数据—图表分析—关联预测—保存数据。

读数据：肯定和文件操作有关，学习文件相关内容

清洗数据：先判断所有不合理数据，在删除或填充，所以和判断、循环有关，学习分支相关内容

统计分析：通过数学方法汇总指标，和方法有关，学习函数、数学模块相关内容

图表分析：通过制作图表进行更深层次的维度分析，学习可视化的相关内容

关联预测：通过的3、4两步进行合理的关联预测，需要学习相应的简单算法，以及代码的实现应用（加分项）

保存数据：保存到文件或者数据库，学习数据库相关内容

这一个流程下来，编程的相关语法就差不多也学完了，为了提高处理效率在学习下进程线程相关、数据处理高阶模块相关，基本上你的编程技术也就没啥问题了。

这里小一推荐你们直接入门Python，我有写一整套的Python 从入门到进阶再到高阶的学习教程，感兴趣的可以快速入门： 小白学Python（入门+进阶+高阶）

R就不说多了，建议直接Python

2.4 SQL

我本来都忘了写这个技能，回过头看文章才补了上来。不是因为它不重要，而是我每天都在用，熟悉的都忘记了！

学习SQL 没啥好说的，比上面的Python、R简单多了

记住四个功能：增删改查

数据库的基本操作都是围绕这四个的，高阶的数据库操作在数据分析上也用不到，暂时不用考虑

2.5 挖掘能力

不要纠结这个小标题，权且把这个当做数据分析的一个加分项吧，有则更好。

目前的数据分析师大多都会要求懂些算法知识，这个没办法，别人懂就会比你有优势，就会抢你饭碗。

对于新手来说，到了这一步建议直接先去看挖掘十大算法，了解概念就好，然后尽可能的看一些相关的算法模型案例，知道怎么用就行。

最好，自己动手搞几个数据集玩一玩。

至于手撕XX算法这种事，就看个人能力了，别勉强。

2.6 输出能力

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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