關於Python數據分析，其實網上能夠找到的學習資源很多，主要分為兩類：
一類是提供各種資源的推薦，比如書單、教程、以及學習的先後順序；
另一類是提供具體的學習內容，知識點或實際案例。
但很多繁瑣而又雜亂的內容，除了給初學者增加理解和認識的噪音外，真正能夠起到明確的方向指引導的，確實不多。
以至於很多人一開始沒有明確的方向就一頭扎進去，學了很久卻不知道自己到底在學什麼，或者自己學了很久不知道能夠做什麼。
學習一門技術之前，你應該知道，你想要達成的目標是什麼樣的。
也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題。你就可以知道要達成這樣的目標，它的知識體系是怎麼樣的。
更重要一點的是，每個部分是用來解決哪些問題，只有明確的目標導向，學習最有用的那部分知識，才能避免無效信息降低學習效率。
對於數據分析這件事情，有很多的應用場景：
比如你需要進行調研，來了解市場的宏觀情況，窺探競爭對手，做可行性分析……
比如你所在的工作部門產生了大量的數據，你需要考慮用這些數據來優化產品、營銷、技術方案……
比如你需要對產品、業務、用戶進行分析，挖掘出重要結論，給上級提出合理的決策建議……
通過這些常見的數據分析場景，你就可以獲得數據分析項目的基本流程。
一般大致可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據報告」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。
按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
高效的學習路徑是什麼？就是按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。
然後每學習一個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會願意花更多的時間投入進去。以解決問題為目標，效率自然不會低。
接下來我們分別從每一個部分展開，講講具體應該學什麼、怎麼學，以及各個部分主要的知識點進行結構化地展示，並有針對性地推薦學習資源。
我們分析的數據一般有內部數據和外部數據兩種。
內部數據是在我們的業務運轉中產生，比如常見的用戶數據、產品數據、銷售數據、內容數據等等。
內部的數據相對來說更加完善、規整，我們經常要做的工作匯報、產品優化等分析數據一般來源於此。
可以找公司的技術人員索要，或者自己去資料庫提取。
當然，很多時候，我們需要利用外部的數據。
比如進行市場調研，競品分析，或者輸出報告的時候，外部數據的分析是必不可少的，這也可以幫助我們得出更多的結論。
1. 公開數據源
UCI：加州大學歐文分校開放的經典數據集，真的很經典，被很多機器學習實驗室採用。
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
國家數據：數據來源於中國國家統計局，包含了我國經濟民生等多個方面的數據。
http://data.stats.gov.cn/index.htm
CEIC：超過128個國家的經濟數據，能夠精確查找GDP、CPI、進出口以及國際利率等深度數據。
https://www.ceicdata.com/zh-hans
中國統計信息網：國家統計局的官方網站，匯集了海量的全國各級政府各年度的國民經濟和社會發展統計信息。
http://www.tjcn.org/
政務數據網站：現在各個省都在很大程度上地開放政務數據，比如北京、上海、廣東、貴州等等，都有專門的數據開放網站，搜索比如「北京政務數據開放」。
2. 網絡爬蟲
基於網際網路爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。比如：
職位數據：拉勾、獵聘、51job、智聯
金融數據：IT桔子、雪球網
房產數據：鏈家、安居客、58同城
零售數據：淘寶、京東、亞馬遜
社交數據、微博、知乎、Twitter
影視數據：豆瓣、時光網、貓眼
……
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環、函數（菜鳥教程就很好）……
以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧。
比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
爬蟲可以說是最為靈活、有效的數據獲取方式，但學習成本相對來說也要高一些。
開始建議先利用公開數據進行分析，後續有更多的數據需求，再上手爬蟲。
那個時候你已經掌握了Python基礎，爬蟲上手也會更輕鬆。
3. 其他數據獲取方式
如果你暫時不會爬蟲，但又有採集數據的需求，可以嘗試各種採集軟體，不需要編程知識也可以輕鬆爬取信息，比如火車頭、八爪魚等。
很多數據競賽網站也會公開不錯的數據集，比如國外的Kaggle，國內的DataCastle、天池。
這些數據都是真實的業務數據，且規模通常不小，可以經常去搜集和整理。
推薦數據匯總資源：
數據獲取方式匯總 https://dwz.cn/Q44MsDkH
△ 常用的數據獲取方式
資料庫這個技能放在這裡，是因為這是數據分析師的必備技能。
大多數的企業，都會要求你有操作、管理資料庫的基本技能，進行數據的提取和基本分析。
SQL作為最經典的關係型資料庫語言，為海量數據的存儲與管理提供可能。
MongoDB則是新崛起的非關係型資料庫，掌握一種即可。
初學建議SQL。你需要掌握以下技能：
1.查詢/提取特定情況下的數據：企業資料庫裡的數據一定是巨量而繁複的，你需要提取你想要的那一部分。
比如你可以根據你的需要提取2017年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……
2.資料庫的增、刪、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現。
3.數據的分組聚合、建立多個表之間的聯繫：這個部分是資料庫的進階操作，多個表之間的關聯。
在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更複雜的數據。
資料庫聽起來很可怕，但其實滿足數據分析的那部分技能不要太簡單。
當然，還是建議你找一個數據集來實際操作一下，哪怕是最基礎的查詢、提取等操作。
推薦資料庫教程：
SQL-菜鳥教程 https://dwz.cn/a042MLdz
MongoDB-菜鳥教程 https://dwz.cn/sJFhRzj1
△ mySQL知識框架
△ MongoDB知識框架
很多時候我們拿到的數據是不乾淨的，數據的重複、缺失、異常值等等。
這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣品質的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重複的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。
比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。
·選擇：數據訪問（標籤、特定值、布爾索引等）
·缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
·重複值處理：重複值的判斷與刪除
·空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據
·相關操作：描述性統計、Apply、圖形繪製等
從數據處理開始，就需要介入編程知識了，但不必把Python的教程完全啃一遍，只需要掌握數據分析必備的那部分即可。
·基本的數據類型：比如字符串、列表、字典、元組，不同的數據類型如何創建、進行增、刪、改等操作，以及其中常用的函數及方法；
·Python函數：學習如何去創建自己的函數，實現更豐富的定製化程序，知道在使用中如何調用；
·控制語句：主要是條件語句和循環語句，利用不同的語句對流程進行控制，這是實現程序的自動化的基礎。
Python教程推薦：
Python3-菜鳥教程 https://dwz.cn/2nJnWkrp
Python練手項目合集 https://dwz.cn/cpM0jua5
△ Python基礎知識框架
另外，Python中兩個非常重要的庫Numpy和Pandas也是需要掌握的，我們的很多數據處理及分析方法就源於其中。
如果把Python比作是我們的房子，為我們提供基礎的框架，那麼Numpy和Pandas就是房子裡的家具和電器，為我們入住提供各種功能。
當然，即便只是這兩個庫，官方文檔的內容也是非常多的，建議先掌握最常用的一些方法，這樣你可以解決大部分的實際問題，若後續遇到問題可以有針對性地去查詢文檔。
Numpy
·數組創建：從已有的數組創建、從數值範圍創建
·數組切片：通過切片進行選擇
·數組操作：元素增刪、數組維度修改、數組的分割及連接
·Numpy函數：字符串函數、數學函數、統計函數
推薦Numpy文檔：
Nump快速入門 http://h5ip.cn/ypHr
Numpy中文文檔 https://www.numpy.org.cn/
△ Numpy知識框架
Pandas
·數據準備：數據讀取、創建數據表
·數據查看：查看數據基本信息、查找空值和唯一值
·數據清洗：缺失值處理、重複值處理、字符處理
·數據提取：按標籤值進行提取、按位置進行提取
·數據統計：採樣、匯總、基本的統計量計算
推薦Pandas文檔：
十分鐘入門Pandas http://t.cn/EVTGis7
Pandas中文文檔 https://www.pypandas.cn/
△ Pandas知識框架
如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。
如果沒有整體的認識，往往不知道為什麼要學習這些操作，這在數據分析中到底起什麼樣的作用。
為了得出普遍意義上的結論（或者從一般的數據分析項目來看），我們通常要進行三種類型的數據分析：描述性分析、探索性分析以及預測性分析。
描述性分析主要是有目的去描述數據，這就要藉助統計學的知識，比如基本的統計量、總體樣本、各種分布等等。
通過這些信息，我們可以獲得對數據的初步感知，也能夠得到很多簡單觀察得不到的結論。
所以其實描述性的分析主要需要兩個部分的知識，其一是統計學的基礎，其二是實現描述性的工具，用上述 Numpy 和 Pandas 的知識即可實現。
探索性分析通常需要藉助可視化的手段，利用圖形化的方式，更進一步地去觀看數據的分布規律，發現數據裡的知識，得到更深入的結論。
所謂「探索」，事實上有很多結論我們是無法提前預知的，圖形則彌補了觀察數據和簡單統計的不足。
Python中的Seaborn和Matplotlib庫都提供了強大的可視化功能。
相對於Matplotlib，Seaborn更加簡單易於理解，畫基本的圖形也就是幾行代碼的事情，更推薦初學使用。
如後續需要定製化圖形，可進一步了解Matplotlib。
預測性的數據分析主要用於預測未來的數據，比如根據歷史銷售數據預測未來某段時間的銷售情況，比如通過用戶數據預測未來用戶的行為……
預測性分析稍難，越深入會涉及更多數據挖掘、機器學習的知識，所以可以只做做基本了解（或者等有需求的時候再學習）。
比如基本的回歸、分類算法，以及如何用Python的scikit-learn庫去實現，至於機器學習相關的算法選擇、模型調優則不必深入（除非你遊刃有餘）。
推薦數據分析資料：
書籍《深入淺出統計學》《商務與經濟統計學》
Matplotlib中文文檔 https://www.matplotlib.org.cn
十分鐘掌握Seaborn https://dwz.cn/4ePGzwAg
Scikit-learn中文文檔 http://sklearn.apachecn.org
△ 數據分析建模知識框架
數據報告是整個數據分析項目的最終呈現，也是所有分析過程的總結，輸出結論和策略的部分。
所以無論你的心路歷程多麼精彩，數據報告才是最終決定你分析價值的產物。
要寫好一個分析報告，首先要明確數據分析任務的目標，是要探索數據裡的知識，還有要對產品進行優化，或者預測未來的數據。
針對這些目標，那麼需要對問題進行拆分，要達到目標，必須要輸出哪些有價值的信息。
對於最終的決策，哪些數據、信息是有用的，是否要進一步探索，哪些是無效的，是否直接丟棄。
確定好輸出的大致內容、在數據分析過程中得到有用的結論之後，接下來應該思考，如何把這些分散的信息整合起來，為了達到最終的說服力，應該以怎樣的邏輯進行整合。
這是一個建立框架的過程，同時也反映這這個問題的拆解思路。
在搭建好框架之後，就是把已有的結論填充進去，選擇合適的表達形式。
選擇更合適的數據，哪些需要更加直觀的圖表，哪些結論需要進行詳細的解釋，並進行最終的美化設計，這樣一份完整的數據分析報告也就完成了。
在寫分析報告時，有一些一定要注意的地方：
1.一定要有框架，最簡單的就是以問題拆分的邏輯來進行搭建，在每個分支進行內容填充，分點說明；
2.數據的選擇不要過於片面，要多元化，進行對比分析，否則結論可能有失偏頗。
數據的價值決定了分析項目的上限，儘可能多收集有用的數據，進行多維度的分析；
3.結論一定要有客觀的數據論證，或者嚴密的邏輯推導，否則沒有說服力，特別容易陷入自嗨；
4.圖表比文字更加直觀，而且可讀性更高，應該多利用圖形化的表達方式；
5.分析報告不只是要說明問題，更重要的是基於問題提出建議、解決方案、預測趨勢；
6.多看行業報告，多練習，Business Sense 在後期比技巧更重要。
推薦數據報告相關網站：
艾瑞網-數據報告 http://report.iresearch.cn/
友盟+-數據報告 http://t.cn/EVT6Z6z
世界經濟論壇報告 http://t.cn/RVncVVv
普華永道行業報告 http://t.cn/RseRaoE
△ 撰寫數據報告的框架
以上就是Python數據分析完整的學習路徑，這個框架看其實是有一些龐大的，牛逼的事情看起來不都這樣嘛（滑稽臉）。
但完全不用擔心，其實我們每個人都天生數據敏感，自帶分析事物的天賦，只不過在沒有分析方法加持之前，我們憑的是經驗和直覺。
你不必完全回爐重造，像開發程序一樣去學代碼、像考試一樣去背函數和方法，只需要一些業務的常識，像均值、極值、排序、相關性、中位數……
這些東西我們信手捏來的東西往往佔據數據分析的絕大多數內容，你所學的只不過是實現這些的工具而已。
就像一個100行的數據，給任何一個智力正常的人，不用任何工具和編程技術，他也能獲得一份基本的結論，而工具則是讓我們在效率、可擴展性和實現維度方面得到更好的提升，僅此而已。
本文轉自：DC黑板報 ；獲授權；
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