Python之数据分析

什么是数据分析?

运用不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,对于开展数据分析起着至关重要的作用。 数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

数据分析市场“钱景”

大数据时代的出现,未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。在大数据时代,人类获得数据能力远远超过大家想象,我们对世界的认识要提升到新的高度。在国内,普通数据开发工程师的基本岗位薪资起步可达10000元/月,一般入职薪资可达13000元/月 左右,2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。(*以上数据来源于网络

 

数据分析学习目录:

(一) numpy模块

(二) Pandas模块之Series

(三) Pandas之DataFrame01 

(四) Pandas之DataFrame02

(五) Pandas之DataFrame03

(六) 美国各州人口数据分析

(七) 金融知识介绍

(八) tushare模块的应用

(九) 美国2012年总统候选人政治献金数据分析

(十) Matplotlib模块介绍

 

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转载自www.cnblogs.com/tiger666/p/11185175.html
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