Python数据分析的作用？怎么学？4周就够了

前言

随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。

那么利用Python数据分析可以做什么呢？下面我们来简单列举了一下：

Python数据分析的作用：

检查数据表

数据表清洗

数据预处理

数据提取

数据筛选汇总等

Python数据分析怎么学？

关于Python数据分析，其实网上能够找到的学习资源很多，主要分为两类：

一类是提供各种资源的推荐，比如书单、教程、以及学习的先后顺序；另一类是提供具体的学习内容，知识点或实际案例。

但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。

1.明确学习路线

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。更重要一点的是，每个部分是用来解决哪些问题，只有明确的目标导向，学习最有用的那部分知识，才能避免无效信息降低学习效率。

2、全面详细的课程

明确自己的学习路线后，一定有寻找一份全面详细且适合自己的课程来学习，需要有人给与指导，才不会有一种孤军奋战的感觉，有氛围，才会有动力。

3、精选的学习资料

网上资源会获取渠道虽多，但是都太杂，无法辨别好坏。所以下面我将收集整理的这份共402页的python学习资料分享给你，教你数据分析需要学些什么，文末还有资料领取的方式哦~

这份资料采用基于项目的方法，介绍用Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python 基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON 和PDF 文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API 中提取数据。

这份文档大致分为7个模块，由浅入深，首先是第一个模块，python工具包的安装；第二模块，介绍python基础；第三模块，导入供机器读取的数据；第四模块，处理Excel 文件；第五模块，处理PDF 文件，以及用Python 解决问题；第六模块，主要是对数据清洗；第七个模块，主要针对的是高级网页抓取，最后进行总结。

接下来，我将为你详细介绍每个模块

第一模块：Python 工具的安装：主要对选择python进行数据分析的原因，指导新手使用python，安装正确的python的工具及相关工具的安装与使用进行相关介绍。

第二模块 Python 基础：这一章主要对基本数据类型、数据的容器、各种数据类型的用途、有用的工具进行综合性的运用，来更好解析代码的含义。

第三模块:　供机器读取的数据：这一章节主要内容分为三部分，主要讲述如何导入CSV、JSON、XML数据，让它们在命令行中去运行。

第四模块;处理Excel 文件：主要内容是介绍python工具包的一个安装，解析Excel文件，导入excel文件后开始解析，然后去学习了解python新编程的新的概念。

第五模块：　处理PDF 文件，以及用Python 解决问题：主要讲述PDF解析的编程方法，教你如何利用slate库打开并读取PDF，将PDF转换成文本形式。通过练习的方式，去学习解决问题的方法。

第六模块：主要是对数据清洗，对数据研究、匹配与格式化后，再进行数据清洗进行标准化和脚本化，经过数据探索和分析后，对数据进行展示。对网页抓取的数据进行存储。

第七个模块：主要针对的是高级网页抓取：屏幕抓取器与爬虫与应用编程接口及自动化和规模的介绍与学习，对数据分析进行更深层的学习，最后是对全部文档进行总结归纳，梳理资料整个框架。

资源获取

内容很多，我这里并没有一一去进行展示,这里仅展示一小部分

想要了解更多的，领取资料的，可以点击这里，资料已整理成文档，非常方便阅读。