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呆瓜半小時入門python數(shù)據(jù)分析

2020-05-02 17:06 作者:python風(fēng)控模型 0人讀過 | 我要投稿

呆瓜半小時入門python數(shù)據(jù)分析：http://dwz.date/b62x

隨著數(shù)據(jù)經(jīng)濟到來，數(shù)據(jù)分析師成為一門性感職業(yè)。在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們每個人的信息，行為，通信，衣食住行都被數(shù)據(jù)化，存儲在數(shù)據(jù)中心里。通過數(shù)據(jù)分析，我們可以從數(shù)據(jù)庫里得到有價值信息。因此大數(shù)據(jù)正成為Google，F(xiàn)acebook，Twitter，百度，騰訊，阿里等跨國公司的核心財富。

（下圖為facebook位于歐洲的數(shù)據(jù)中心）

數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)濟，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)分析師需求越來越大，其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，金融行業(yè)，電子商務(wù)行業(yè)，計算機行業(yè)，移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對數(shù)據(jù)分析需求量特別大，是典型行業(yè)。

（下圖為2000條數(shù)據(jù)抽樣統(tǒng)計結(jié)論）

小公司對數(shù)據(jù)分析師要求并不高，只要解決問題能力強，本課就可以。中大型公司則偏好研究生以上學(xué)歷，當(dāng)然中大型公司也有很多本科生。面試嘛，學(xué)歷是一方面，個人在圈里知名度，實際工作能力，人脈資源也很重要。

（下圖為2000條數(shù)據(jù)抽樣統(tǒng)計結(jié)論）

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很多初學(xué)者搞不清楚數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容，面試時候比較茫然。于是初學(xué)者們?nèi)曩I數(shù)據(jù)分析相關(guān)書籍，如果運氣不好，看了書后會更加茫然。我在書店喝冷飲休息時，會有看看書習(xí)慣。我發(fā)現(xiàn)

書店的大量數(shù)據(jù)分析書籍與實際工作內(nèi)容相差甚大。書里把數(shù)據(jù)分析和，機器學(xué)習(xí)算法，數(shù)據(jù)挖掘，人工智能深度學(xué)習(xí)知識混雜在一起，這會造成初學(xué)者困惑，到底什么是數(shù)據(jù)分析?該如何下手學(xué)習(xí)？如何快速掌握數(shù)據(jù)分析內(nèi)容，以后去公司上班時會更加接地氣？

我是一家大型金融公司模型專家，平時和數(shù)據(jù)分析師工作聯(lián)系比較緊密，我比較熟悉數(shù)據(jù)分析師工作，我建立模型時也會做大量數(shù)據(jù)分析工作。我在這里教授新手如何半小時入門數(shù)據(jù)分析，為初學(xué)者入門節(jié)約時間，結(jié)構(gòu)化，系統(tǒng)化了解數(shù)據(jù)分析工作。

接下來從企業(yè)實戰(zhàn)角度談?wù)勈裁词菙?shù)據(jù)分析。

不同人對數(shù)據(jù)分析崗位會有不同看法，我用最通俗易懂角度為初學(xué)者闡述數(shù)據(jù)分析定義。

數(shù)據(jù)分析師在理解業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行深入加工，得出有價值結(jié)論，為領(lǐng)導(dǎo)層決策提提供依據(jù)。

（1）在理解業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上

我們在大學(xué)時接觸過大量計算機，統(tǒng)計學(xué)，機器學(xué)習(xí)書籍，書籍里有很多變量閾值benchmark描述，但企業(yè)實戰(zhàn)遠(yuǎn)比書籍描述要復(fù)雜。我們需要針對不同場景靈活運用書里知識。

例如書籍闡述iv=0.2表示變量有價值，但金融領(lǐng)域里，變量很少能達(dá)到0.2，一般iv>0.02就表示變量有意義。

（2）對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度加工

小公司數(shù)據(jù)一般存在excel里，數(shù)據(jù)分析難度不大，就是靈活掌握excel就可以了。中型，大型公司數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)倉庫里，數(shù)倉里有許多表單，從幾十張到上萬張不等。業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)要從數(shù)倉的若干表里篩選，拼接

，形成一張寬表，這就需要非常熟悉SQL知識。

培訓(xùn)班中接觸到項目訓(xùn)練，數(shù)據(jù)是非常齊全和完美的。但實際工作中數(shù)據(jù)是殘缺不全的，例如金融領(lǐng)域央行征信很多變量缺失率高于90%，高于99%的都有一大把。這需要對數(shù)據(jù)深度加工處理，包缺失值處理，數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。python的pandas包就是干數(shù)據(jù)清洗，加工的，效率非常高。

（3）得出有價值結(jié)論，為領(lǐng)導(dǎo)層決策提供依據(jù)

數(shù)據(jù)分析師核心工作就是從數(shù)倉里提煉有價值信息，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供參考。大領(lǐng)導(dǎo)一般管人脈，為公司拉投資，要不停參加飯局和會議，很少有時間寫代碼。中型領(lǐng)導(dǎo)例如總監(jiān)，也要管理幾個團隊，平時開不完的會議，也很少有時間寫代碼。因此不要指望領(lǐng)導(dǎo)對數(shù)據(jù)有多敏感，領(lǐng)導(dǎo)只是從宏觀方向把握重要指標(biāo)。數(shù)據(jù)分析師職責(zé)就是取數(shù)，加工數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，得到有價值數(shù)據(jù)，最后匯報領(lǐng)導(dǎo)。

舉一個典型例子，《大空頭》是描述美國華爾街的一部經(jīng)典電影。電影中講述了2008年，很多美國人還不起房地產(chǎn)按揭貸款，引爆華爾街金融次貸危機。四個對數(shù)據(jù)敏感男人，通過數(shù)據(jù)分析，提前得到金融危機的結(jié)論，然后抓住機會做空美國房地產(chǎn)，從全球經(jīng)濟衰退中撈取了數(shù)億美金利潤。

當(dāng)然不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析定義會有所差異，我這里是為初學(xué)者快速上手指路，有覆蓋不全的，多諒解。

了解清楚什么是數(shù)據(jù)分析，和行業(yè)需求后。對于初學(xué)者，我推薦用anaconda+sqlite3+sqlitebrowser搭建本地電腦數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)練習(xí)環(huán)境。

anaconda是一款python的編輯環(huán)境，內(nèi)部包含jupyter，pycharm，Spyder等優(yōu)秀腳本編輯器，安裝第三方包非常方便，乃居家必備良器。

anaconda官網(wǎng)，大家可以下載免費版本。

https://www.anaconda.com/

建議下載最新版本，功能和顯示非?？?，護(hù)眼模式，466M左右。

sqlite3是python的一個包，用于python執(zhí)行SQL語句，完成取數(shù)，加工數(shù)據(jù)，更新，刪除數(shù)據(jù)，繪制圖等等。

sqlitebrowser是一款比較好用的數(shù)據(jù)庫瀏覽器工具，直接安裝在本地電腦上，可以方便打開python腳本創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，可視化流量數(shù)據(jù)。

這是sqlitebrowser官網(wǎng)，大家可以去下載，此軟件是免費的，低端配置電腦運氣無壓力，數(shù)據(jù)庫可以承載上百萬數(shù)據(jù)，用于初學(xué)者模擬演練數(shù)據(jù)分析項目完全綽綽有余。

http://www.sqlitebrowser.org/

下圖是我用python腳本創(chuàng)建一個demo1數(shù)據(jù)庫，并生成1條測試數(shù)據(jù)

下圖是我用python腳本對數(shù)據(jù)庫插入多條數(shù)據(jù)。

下圖是我用python腳本讀取sqlitebrowser存儲數(shù)據(jù)

下圖是我用python腳本從數(shù)倉取數(shù)后數(shù)據(jù)可視化繪圖

下圖是我我用python腳本更改數(shù)據(jù)庫里數(shù)據(jù)，把value=2的數(shù)據(jù)改為22

以上是我用python的sqlite，matplotlib生成數(shù)據(jù)庫，SQL取數(shù)，數(shù)據(jù)可視化的一些舉例截圖。數(shù)據(jù)分析入門并不難，難的是很多作者寫書時把大量知識混合在一起，讓初學(xué)者越學(xué)越迷茫。

我通過一年時間，把<呆瓜半小時入門python數(shù)據(jù)分析>錄制成了一門視頻教程，存放于網(wǎng)易云課堂，課程80+，并實時更新，是初學(xué)者一生中寶貴財富。

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下圖是課程目錄，初學(xué)者在第三章入門后，可以接著學(xué)習(xí)SQL，pandas，excel，lambda等知識。我打造好了這些軍火庫用于初學(xué)者數(shù)據(jù)分析水平提升。課程內(nèi)容是實時更新的，當(dāng)你訪問課程是如果發(fā)現(xiàn)有些改動是正常的。

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