如何自学数据分析？

90%的打工人自学数据分析的方法都是错误的。

我相信点进这篇回答的朋友，都是和我一样，都是在职场工作很长一段时间的人，到了咱们这个阶段，是不是你也发现必须得学点数据分析了，否则路越走越窄。

本人在职学数分这条路已经走通了，如果你也对数分感兴趣可以往下看看，可以一点都不难。

一、什么是数据分析

我告诉你，其实数据分析是通过对数据进行处理、解释和推断，从中提取有价值的信息，从而预测未来趋势、发现隐藏的机会和优化业务流程。

考虑到很多朋友，不知道数据分析的流程，所以简单整理了一下。

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不管你是什么岗位，你学数据分析的时候，都围绕这5点去学习，就不会迷路。

只是不同岗位学习数据分析的侧重不同，我后面会一一介绍，先别着急。

二、掌握数据分析的好处

1、优化业务流程：通过数据分析，找到业务中的瓶颈和问题。

比如，你利用数据分析来优化生产过程、改进供应链管理、提升客户体验、优化营销策略等，提高业务绩效和竞争力。

2、决策支持：数据分析能提供基于事实和证据的决策支持。

通过对数据进行深入的分析和解释，你才能更好地理解问题的本质、趋势和影响因素，减少主观猜测和决策风险。

3、职业发展：唉，现在各行各业的招聘简历上都会要求应聘者具备数据分析能力，可以不精，但一定得会啊。

三、不同岗位，自学数分的侧重不同

1、如果你是运营、产品、渠道岗，业务遭遇卡点，增长乏力、你主要学3种数据分析

a、对项目的现状分析
b、项目出现问题的原因分析
c、对项目未来的预测分析

2、如果你是人力、财务岗、不懂数据，缺乏真实数据分析项目，你要学会这3种数据分析

a、获取全面数据的方法
b、挖掘数据背后业务的方法
c、财务分析方法

3、如果你是管理岗，主打的是“数据为纲、业绩评人”。
你需要的是，面对大量数据一眼就发现所有问题的关键点和业务的关键点，你要学会这3点。

a.建立数据指标体系
b.精通数据对比分析方法
c.长期坚持执行前两条

4、如果你是其他岗位，或者转数分岗，那么你在学数分时。

侧重以下5点通用是数据分析方法：明确问题、理解问题、数据清洗，数据分析、数据可视化，就不会出出错。

在这里给大家分享一份顶级入门资料，该资料讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。通过介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，让你从零开始学会数据分析。

而且，也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。另外，该资料针对每个知识点给出了简短而明晰的示例，并为大部分示例给出了实用场景（如疫情数据分析）。

适用人群：无论是工作需要，还是技能提升，又或者你是零基础的小白，想为自己的未来做一点提升，都可以尝试学习一下。

话不多说，来展示一下：

第 1 章 Python 简介

为什么选择 Python
开始使用 Python
Python 版本选择
安装 Python
测试 Python
安装 pip
安装代码编辑器
安装 IPython（可选）

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第 2 章 Python 基础

基本数据类型
字符串
整数和浮点数
数据容器
变量
列表
字典
各种数据类型的用途
字符串方法：字符串能做什么
有用的工具：type、dir 和 help
综合运用
代码的含义

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由于篇幅原因，所有章节就不一一截图展示，需要学习的小伙伴可以在文末获取～（并且还会有配套数据分析教程视频）

第 3 章供机器读取的数据

CSV 数据
如何导入 CSV 数据
将代码保存到文件中并在命令行中运行
JSON 数据
XML 数据

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第 4 章处理 Excel 文件

安装 Python 包
解析 Excel 文件
开始解析

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第 5 章处理 PDF 文件，以及用 Python 解决问题

尽量不要用 PDF
解析 PDF 的编程方法
利用 slate 库打开并读取 PDF
将 PDF 转换成文本
利用 pdfminer 解析 PDF
学习解决问题的方法
练习：使用表格提取，换用另一个库
练习：手动清洗数据
练习：试用另一种工具
不常见的文件类型

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第 6 章数据获取与存储

并非所有数据生而平等
真实性核查
数据可读性、数据清洁度和数据寿命
寻找数据
案例研究：数据调查实例
数据存储
数据库简介
关系型数据库：MySQL 和 PostgreSQL
非关系型数据库：NoSQL
用 Python 创建本地数据库
使用简单文件
云存储和 Python
本地存储和 Python
其他数据存储方式

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第 7 章数据清洗：研究、匹配与格式化

为什么要清洗数据
数据清洗基础知识
找出需要清洗的数据
数据格式化
找出离群值和不良数据
找出重复值
模糊匹配
正则表达式匹配
如何处理重复记录

由于篇幅原因，所有章节就不一一截图展示，需要学习的小伙伴可以在文末获取～（并且还会有配套数据分析教程视频）

第 8 章数据清洗：标准化和脚本化

数据归一化和标准化
数据存储
找到适合项目的数据清洗方法
数据清洗脚本化
用新数据测试

第 9 章数据探索和分析

探索数据
导入数据
探索表函数
联结多个数据集
识别相关性
找出离群值
创建分组
深入探索
分析数据
分离和聚焦数据
你的数据在讲什么
描述结论
将结论写成文档

第 10 章展示数据

避免讲故事陷阱
怎样讲故事
了解听众
可视化数据
图表
时间相关数据
地图
交互式元素
文字
图片、视频和插画
展示工具
发布数据
使用可用站点
开源平台：创建一个新网站
Jupyter（曾名 IPython notebook）

第 11 章网页抓取：获取并存储网络数据

抓取什么和如何抓取
分析网页
检视：标记结构
网络 / 时间线：页面是如何加载的
控制台：同 JavaScript 交互
页面的深入分析
得到页面：如何通过互联网发出请求
使用 Beautiful Soup 读取网页
使用 lxml 读取网页

第 12 章高级网页抓取：屏幕抓取器与爬虫

基于浏览器的解析
使用 Selenium 进行屏幕读取
使用 Ghost.py 进行屏幕读取
爬取网页
使用 Scrapy 创建一个爬虫
使用 Scrapy 爬取整个网站
网络：互联网的工作原理，以及为什么它会让脚本崩溃
变化的互联网（或脚本为什么崩溃）
几句忠告

第 13 章应用编程接口

API 特性
REST API 与流式 API
频率限制
分级数据卷
API key 和 token
一次简单的 Twitter REST API 数据拉取
使用 Twitter REST API 进行高级数据收集
使用 Twitter 流式 API 进行高级数据收集

第 14 章自动化和规模化

为什么要自动化
自动化步骤
什么会出错
在哪里自动化
自动化的特殊工具
使用本地文件、参数及配置文件
在数据处理中使用云
简单的自动化
大规模自动化
监控自动化程序
没有万无一失的系统

第 15 章结论

数据处理者的职责
数据处理之上
下一步做什么