最近收到好几条私信，想要了解数据分析方面的学习教程。

Python如今势头很猛，但是结合市场环境来说，Python开发岗位的需求还是要低于其他后端语言，但是Python爬虫和数据分析的技能确是实实在在可以用到很多工作中去，所以学习的人也越来越多。

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为什么用Python做数据分析呢？

Python在数据分析领域中具有许多优势，包括:

1.开源且免费

Python是一种开源编程语言, 可以免费使用，而且有一个庞大的社区,可以提供许多有用的库和工具。

2.大量的数据分析库

Python有许多用于数据分析的第三方库，如NumPy、Pandas、 Scikit-learn9等，这些库提供了丰富的数据处理和分析功能。

3.易于学习和使用

Python语法简单易懂，容易上手，而且可读性好，便于团队协作和维护。

4.多平台支持

Python可以在Windows、Mac和Linux等多个操作系统上运行，这使得数据分析人员可以在不同的平台上开发和部署应用程序。

5.可视化工具丰富

Python有许多可视化工具，如Matplotlib、 Seaborn等，可以帮助数据分析人员更好地理解和展示数据。

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用一个小例子，看看Python和Java读取CSV文件并进行数据分析时的代码量和难度。

假设我们有一个CSV文件，其中包含某个城市每个月的平均温度和降雨量数据。我们需要读取这个CSV文件，并计算该城市每年的平均温度和降雨量。以下是使用Python和Java分别实现这个任务的代码。

Python代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("city_weather.csv")

# 计算每年的平均温度和降雨量
df["year"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.year
yearly_data = df.groupby("year").mean()

print(yearly_data)

Java代码：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CityWeatherAnalysis {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 读取CSV文件
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("city_weather.csv"));
        String line = reader.readLine();
        Map<Integer, Double> tempSumByYear = new HashMap<>();
        Map<Integer, Double> rainSumByYear = new HashMap<>();
        Map<Integer, Integer> countByYear = new HashMap<>();
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            String[] fields = line.split(",");
            int year = Integer.parseInt(fields[0].substring(0, 4));
            double temp = Double.parseDouble(fields[1]);
            double rain = Double.parseDouble(fields[2]);
            if (!tempSumByYear.containsKey(year)) {
                tempSumByYear.put(year, 0.0);
                rainSumByYear.put(year, 0.0);
                countByYear.put(year, 0);
            }
            tempSumByYear.put(year, tempSumByYear.get(year) + temp);
            rainSumByYear.put(year, rainSumByYear.get(year) + rain);
            countByYear.put(year, countByYear.get(year) + 1);
        }
        reader.close();
        // 计算每年的平均温度和降雨量
        for (int year : tempSumByYear.keySet()) {
            double avgTemp = tempSumByYear.get(year) / countByYear.get(year);
            double avgRain = rainSumByYear.get(year) / countByYear.get(year);
            System.out.println(year + "," + avgTemp + "," + avgRain);
        }
    }

}

可以看出，Python的代码量明显是更少的，而且相对来说好理解一些。这是因为Python有很多专门用于数据科学的库，比如Pandas，可以比较轻松的进行数据分析，Java呢就需要手动解析CSV文件并计算平均值了。

Python+数据分析怎么学呢？

学习Python基础知识： 学习Python语言的基础知识，包括语法、数据类型、控制流、函数等。这些基础知识是理解Python数据分析的基础。
学习数据分析库： Python有许多用于数据分析的库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等。学习这些库的基础知识，包括数据类型、数据结构、数据处理、可视化等。
实践项目： 通过实践项目来巩固所学知识和技能。可以从一些简单的数据分析项目入手，例如数据清洗、可视化、探索性分析等。
学习高级主题： 学习高级主题，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些主题扩展了数据分析的能力和应用范围。

想要用Python实现数据分析，需要学习

数据采集和清洗： 首先，你需要从数据源中采集数据并进行清洗。这可能涉及到Web API、数据库、CSV文件等多种数据源，并需要使用Python库进行数据清洗和处理，例如Pandas、Numpy等。
数据分析和可视化： 一旦你已经收集到数据，需要进行分析和可视化。这可能涉及到使用Python的Pandas、Numpy和Matplotlib等库来计算和可视化数据。
统计分析： 你需要掌握一些基本的统计学知识，例如概率、假设检验和回归分析等，以便你可以使用Python中的Scipy和Statsmodels等库进行统计分析。
机器学习和人工智能： 如果你想进行更高级的分析，例如机器学习和人工智能，你需要掌握一些基本的机器学习和人工智能知识，并使用Python中的Scikit-learn、Tensorflow等库来实现这些分析。
数据库管理： 你可能需要使用Python来管理和处理数据库。例如，你可以使用Python的Sqlalchemy库来连接和管理数据库，并使用Pandas来进行数据读取和写入。

Python数据分析学习路线整理（供参考）

Python入门

Python学习的简易步骤：找到目标 —> 了解Python —> 知道变量/算法/解释器 —> 数据类型 —> 列表和元祖 —> 字符串 —> 字典 —> 循环 —> 面向对象 —> 项目实战；

内容	知识点
计算机组成原理	计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别
Python变量以及开发环境	字符串、数字、字典、列表、元祖等
流程控制语句	程序的执行顺序，顺序执行、循环执行、选择执行
函数	定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数
文件的基本操作	文件的打开、编辑、关闭
面向对象编程	类对象、实例对象、定义类、实例化对象
异常处理	学会捕捉异常、自定义异常
模块和包	理解模块和包的概念并学会使用
飞机大战游戏制作	自己独立完成飞机大战游戏

Python进阶内容

掌握网络编程技术，能够实现网络通讯
知道通讯协议原理
掌握开发中的多任务编程实现方式
知道多进程多线程的原理

SQL基础

掌握Mysql数据库的使用
掌握sql语法
掌握kettle数据迁移工具的使用
熟练使用BI可视化工具
对数据开发有一定的认知，掌握BI工程师所具备的基本技能

数据可视化

如果是数据分析，接下来还需要掌握可视化工具。
如果是数据开发，那么要学的还很多！

题主问的是数据分析方向需要Python基础，到这里就可以了。可视化工具，我们简单聊聊。

数据可视化，是便于汇报工作，便于让别人对我们的数据更好地理解。图形是比密密麻麻的文字更便于理解的，在这里给大家推荐三款好用的工具：

（1）Cognos： Cognos拥有强大的数据库平台。但是Cognos并不适合小白，因为它需要用户有很好的数据分析基础。
（2）Tableau： Tableau的可视化功能非常能打，操作也简单。用户只需再简单配置，拖拖拽拽就可以完成数据分析。
（3）FineBI： Cognos和Tableau的确非常好用，但是它们是两款国外软件，相关的学习资料比较少。而FineBI是一款国内软件，我们可以在各大平台找到海量的学习教程。同时，运用FineBI进行部署非常方便。