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基于 Python Matplotlib 模块的高质量图形输出.pdf 9页
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基于 Python Matplotlib 模块的高质量图形输出
基于 Python Matplotlib 模块的高质量图形
1 关于 Matplotlib 模块
Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的 ，用以绘制二维图形的 Python 模块 。它利用了
Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray ，克隆了许多 Matlab 中的函数 ， 用以帮助用户
轻松地获得高质量的二维图形。Matplotlib 可以绘制多种形式的图形包括普通的线图 ，直方图 ，
饼图 ，散点图以及误差线图等 ；可以比较方便的定制图形的各种属性 比如图线的类型 ，颜色 ，粗
细 ，字体的大小等 ；它能够很好地支持一部分 TeX 排版命令 ，可以比较美观地显示图形中的数
学公式。Matplotlib 掌握起来也很容易 ，由于 Matplotlib 使用的大部分函数都与 Matlab 中对应
的函数同名 ，且各种参数的含义 ，使用方法也一致 ，这就使得熟悉 Matlab 的用户使用起来感到
得心应手。对那些不熟悉的 Matlab 的用户而言 ，这些函数的意义往往也是一目了然的 ，因此只
要花很少的时间就可以掌握。
Matplotlib
目前包含了37个不同的模块 , 如 matlab, mathtext, finance, dates
等等 ，其中与绘图关系最直接的是 matlab 模块 。可以用下面的命令装载并查看它提供的函数
&&& import matplotlib.matlab
&&& dir(matplotlib.matlab)
如果要了解模块中某个函数的使用方法 ，可以使用 help 命令。如下面的命令
&&& help(legend)
&&& help(plot)
会返回 legend 和 plot 这两个函数的信息 。
本文拟通过一些实例来说明 matplotlib 的这些主要特点。相信通过阅读这些例子 ，您能对
Matplotlib 的使用有一个基本的了解。
2 绘制一组幂函数
/developerworks/cn/linux/l-matplotlib/index.html
基于 Python Matplotlib 模块的高质量图形输出
先从一个简单的例子开始讨论。假设要在一个图形中显示一组幂函数。这组幂函数的基不同 ，分
别为10 ，自然对数 e 和2。可以用如下 Python 脚本去描绘这组曲线 ，生成的图形如图1所示。
from matplotlib.matlab import *
linspace(-4, 4, 200)
power(10, x)
power(e, x)
power(2, x)
plot(x, f1, 'r',
x, f2, 'b', x, f3, 'g', linewidth2)
axis([-4, 4, -0.5, 8])
text(1, 7.5, r'$10^x$', fontsize16)
text(2.2, 7.5, r'$e^x$', fontsize16)
text(3.2, 7.5, r'$2^x$', fonsize16)
title('A simple example', fontsize16)
savefig('power.png', dpi75)
图1: 一组幂函数
程序的第一行装载了 matlab 模块 。接下来的几行语句
（至 savefig 之前 ）好像是在运行 Matlab
程序 ，因为 linspace ， power, plot ，axis, text, title 这些函数在 Matlab 中也存在。这个例子展
正在加载中，请稍后...每到5 月,熬果酱——欧洲传统熬果酱的做法一定要用黄铜做的锅,因为铜导热性能好, 传热均匀;制作果酱要的是文火慢熬,长时间加热水果会产生果酸,而铜元素比较......苹果酱的制作_饮食_生活休闲。简单又好吃的苹果酱 实验二、苹果酱的制作一 实验目的 通过实验掌握果酱的制作技术。 二、实验原理 果酱是以食糖的保藏作用为基础的......把这一季的水果保留到下一季回味, 而且自己制作的果酱更是无添加剂无防腐剂无各种有 害 自制果酱方法大全每一季都有几种盛产的水果, 当它们的价格便宜的令人无法......苹果酱的加工制作工艺_其它_工作范文_应用文书。 苹果的落果和等外果若不及时加工...因为水果是我营养价值不同,所以不同果酱的营养也各有不同富含花青素、类黄 酮和矿物质的水果制作的果酱营养价值最好。蓝莓果酱自然是最佳选择也更丰富些。 优质的......苹果酱加工制作工艺_材料科学_工程科技_专业资料 暂无评价|0人阅读|0次下载 苹果酱加工制作工艺_材料科学_工程科技_专业资料。 今日推荐 ......实验三 果酱罐头的制作_纺织/轻工业_工程科技_专业资料。实验一一、实验原理 苦菜罐头的制作 苦菜罐头以高酸作用为基础的加工保藏法。 利用罐头加工原理, 密封、 ......专业综合训练实验报告果酱果冻的制作专 年姓学业: 级: 名: 号: 食品科学与工程 2010 王秋红
刘卫民 指导教师: 二 0 一三年六月 第一部分:果酱、......苹果酱的制作1苹果酱的制作1隐藏>> 实验一、 实验一、苹果酱的制作 一 实验目的 掌握果酱的制作技术 二、实验原理 高度水化的果胶束在糖、酸作用下由溶胶变成......苹果酱制作 原料:苹果200克,砂糖60克(砂糖量控制在去皮和芯以后的苹果的三分...&p&之前做了300页的PPT专门讲过网站分析，外加前几年做微博运营时积累的大量PPT以及工具、图表，大概有好几G(Ps,私信要PPT的同学不点个赞么，泪奔中……)。&/p&&br&&p&如果你只想学一些数据相关的知识，来提升自己做产品，做运营的能力，那么强烈建议你关注这个回答！（不适合数据分析师）&/p&&br&&p&入行互联网的契机是做了一个“网站分析”的微博账号，做自媒体跟真正的实践者还是有很大距离的，所以推荐一个list的，如果你对网站分析有兴趣，可以专注这些大牛！&/p&&p&知乎上面的数据分析大神： &a class=&member_mention& href=&///people/4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& data-hash=&4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& data-hovercard=&p$b$4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3&&@何明科&/a&&a class=&member_mention& href=&///people/1226dd3baaf60e6904a7e& data-hash=&1226dd3baaf60e6904a7e& data-hovercard=&p$b$1226dd3baaf60e6904a7e&&@邹昕&/a&&/p&&p&网站分析领域的： &a class=&member_mention& href=&///people/f67cbea4ef2d9a96513f& data-hash=&f67cbea4ef2d9a96513f& data-hovercard=&p$b$f67cbea4ef2d9a96513f&&@宋星&/a&&a class=&member_mention& href=&///people/a5f1b10bb35df16ac17cb& data-hash=&a5f1b10bb35df16ac17cb& data-hovercard=&p$b$a5f1b10bb35df16ac17cb&&@胡力&/a& @joeghwu 《网站分析实战》作者 @ 孙立东《网站分析基础教程》作者之一 @王彦平（蓝鲸）&/p&&br&&br&&p&一、如何入门互联网数据分析&/p&&p&1、网站分析是一种能力&/p&&p&对于大部分人互联网从业者而言，网站分析是一种能力，因为基于网站分析之上的结论可以指导运营、产品、设计、技术的同事的工作。&/p&&br&&img src=&/032caa7fdeb_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/032caa7fdeb_r.jpg&&&br&&p&2、网站分析解决的问题&/p&&p&即分析出：&/p&&p&用户是谁（目标用户），&/p&&p&从哪里来（流量从哪里来，流量的价值等），&/p&&p&到哪里去（为什么离开，如何降低用户流失）&/p&&img src=&/f43cd2def93dd228d91c69dd_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/f43cd2def93dd228d91c69dd_r.jpg&&&p&3、对于产品OR运营，网站分析能做什么&/p&&p&对于产品：&/p&&p&产品改版是否合理？&/p&&p&用户的反馈如何？&/p&&p&哪些功能存在问题？&/p&&p&功能使用频率？&/p&&p&转化路径是否靠谱？&/p&&p&对于运营：&/p&&p&用户来源路径？&/p&&p&用户活跃度如何？&/p&&p&如何分配广告预算&/p&&p&网站内容是否有效？&/p&&p&如何分解KPI？&/p&&br&&img src=&/b6e54e4f9f8b52ef4bc9c3c2f61eee51_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/b6e54e4f9f8b52ef4bc9c3c2f61eee51_r.jpg&&&br&&br&&img src=&/a8dcee60843_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/a8dcee60843_r.jpg&&&br&&p&4、为什么进行网站分析&/p&&img src=&/96a57e534f727afa6196_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/96a57e534f727afa6196_r.jpg&&&p&5、网站分析的核心&/p&&img src=&/5a8161125bfa4a799ebc_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/5a8161125bfa4a799ebc_r.jpg&&&br&&p&二、网站分析的流程&/p&&p&定义问题——测量——分析——改进——维持&/p&&img src=&/3cbeb60e4df76d1a1a929c_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/3cbeb60e4df76d1a1a929c_r.jpg&&&img src=&/e3b653ddbc1f7f17c4a3f1abe1a22dbb_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/e3b653ddbc1f7f17c4a3f1abe1a22dbb_r.jpg&&&img src=&/f82ac6e443e201fcc60d_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/f82ac6e443e201fcc60d_r.jpg&&&p&三、定义问题&/p&&p&如何你已经知道如何有效的去描述一个问题，那么你已经成功了一半了，因为你知道问题，而且也知道如何去问。&/p&&br&&img src=&/20c87cbe3ccec8595995e_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/20c87cbe3ccec8595995e_r.jpg&&&p&工作可不是试券设计好问题来问你，首先得你自己发现问题。&/p&&br&&img src=&/5e1a090ddba58d27ba2becbfa321a8ce_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/5e1a090ddba58d27ba2becbfa321a8ce_r.jpg&&&br&&p&比如如注册转化率的降低就跟非常多的问题是正相关的。&/p&&p&产品支持度是否足够？&/p&&p&头像上传&/p&&p&邮箱验证&/p&&p&必填资料&/p&&p&营销是否到位？&/p&&p&新老访客比如何&/p&&p&外界口碑如何&/p&&br&&img src=&/24c0c832b0c894eebeee722f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/24c0c832b0c894eebeee722f_r.jpg&&&img src=&/91bb904f2b5e607c044ad3fb4b1b1601_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/91bb904f2b5e607c044ad3fb4b1b1601_r.jpg&&&p&问题的要素：本质、现象、特征、量化&/p&&img src=&/a5b442b3586295cdcc90b_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/a5b442b3586295cdcc90b_r.jpg&&&br&&p&定义一个问题：即给整个团队确认一个方向，围绕着这个目标往下分解，制定计划，在计划具体执行的过程中发现了某个问题，再来具体分析的。&/p&&p&所以作为一个网站分析师，立足点应该是从公司 战略出发， 了解产品，运营，技术，商业逻辑等等层面的知识，给公司的发展提供大量的建议。&/p&&p&商业&产品&运营&设计，的推荐书单：&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///doulist/31390/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《财富》杂志推荐的75本商业必读书&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&豆瓣豆列的推荐人数达 1316人，收藏人数达 6291。目前我读看过的不到十分之一，但是确实有助于从事网站分析的同事提升商业格局。&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///doulist/531890/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&互联网产品经理 全方位入门&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a class=&member_mention& href=&///people/c637bd3126ba45befe662& data-hash=&c637bd3126ba45befe662& data-hovercard=&p$b$c637bd3126ba45befe662&&@苏杰&/a& 老师整理的互联网产品经理全方位入门书籍。豆瓣豆列的推荐人数达986人，收藏人数达 7774。惭愧，只看过豆列里面20%的书。&/p&&br&&p&当当，仅仅通过读书是无法培养行业格局的，还需要善于向人请教、善用网络资源、自己体验、实践等等。&/p&&p&强烈推荐大家关注 &a class=&member_mention& href=&///people/1226dd3baaf60e6904a7e& data-hash=&1226dd3baaf60e6904a7e& data-hovercard=&p$b$1226dd3baaf60e6904a7e&&@邹昕&/a& Facebook的数据科学家，以及他的专栏文章&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&求职互联网数据分析，如何准备行业知识？ - 邹昕的文章 - 知乎专栏&/a&&/p&&br&&p&四、测量&/p&&p&收集数据。&/p&&img src=&/57e259713acc4d3b5c92e3df13d929cd_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/57e259713acc4d3b5c92e3df13d929cd_r.jpg&&&img src=&/b88f108c850f0c3f819cb_b.jpg& data-rawwidth=&658& data-rawheight=&490& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&658& data-original=&/b88f108c850f0c3f819cb_r.jpg&&&br&&img src=&/532a9c164b21c02e46e4badec6909f38_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/532a9c164b21c02e46e4badec6909f38_r.jpg&&&img src=&/6bd8d0b0a371f8d481cc17b0444283fa_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/6bd8d0b0a371f8d481cc17b0444283fa_r.jpg&&&p&&b&目前常用的数据流量监测的工作：&/b&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///intl/zh-CN_ALL/analytics/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Analytics&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Google 网站分析工具&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///login/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Omniture&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Omniture SiteCatalys&/p&&p&t&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&webtrends&i 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width=&720& data-original=&/f0db09b6787c4faf806d1c0d5fff1cfa_r.jpg&&&img src=&/7e45ca3ccaf81be4281638aeb047e357_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/7e45ca3ccaf81be4281638aeb047e357_r.jpg&&&p&比如教育行业的数据，可以从一些行业数据收集的网站中找到&/p&&img src=&/d60c31c1f14f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/d60c31c1f14f_r.jpg&&&img src=&/6e17cd0ab0b6dff_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/6e17cd0ab0b6dff_r.jpg&&&br&&br&&br&&img src=&/dad2cff4d60df77b6c8f2_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/dad2cff4d60df77b6c8f2_r.jpg&&&img src=&/1cb5d9d00af71f32cb0abf_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/1cb5d9d00af71f32cb0abf_r.jpg&&&img src=&/db49dfecdc6_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/db49dfecdc6_r.jpg&&&img src=&/ae8a37f68c1b21d4cf8f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/ae8a37f68c1b21d4cf8f_r.jpg&&&img src=&/3d7d4de2c6c_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/3d7d4de2c6c_r.jpg&&&img src=&/cac3f3a19b62e676bd647_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/cac3f3a19b62e676bd647_r.jpg&&&img src=&/903c046bae73ad2b9b38e18_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/903c046bae73ad2b9b38e18_r.jpg&&&br&&p&另外，作为不会写程序的产品OR运营，只能通过第三方的工具或者平台来拿到数据了，或者向技术同学提需求。&/p&&p&感觉数据的方式太小儿科了，强烈推荐大家关注
&a class=&member_mention& href=&///people/4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& data-hash=&4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& data-hovercard=&p$b$4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3&&@何明科&/a&&/p&&p&并且可以在以下问题当中去膜拜一下。&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&有哪些网站用爬虫爬取能得到很有价值的数据？ - 何明科的回答&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&做投行、行研、咨询等金融岗位，有没有什么好用的找数据技巧呢？ - 何明科的回答&/a&&/p&&p&技术才是第一生产力。如果会一些 SQL或者Python，获取的数据太要太精彩哇……&/p&&p&推荐书籍：&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&做数据分析不得不看的书有哪些？ - 知乎用户的回答&/a&&/p&&p&这个问答下面推荐的书，基本都是关于数据挖掘或者获取的。&/p&&br&&p&五、分析、改进、维持&/p&&br&&p&比如某游戏的玩家行业轨迹是这样的&/p&&img src=&/b07cdf8c82b70da0c2c8e193bd26c200_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/b07cdf8c82b70da0c2c8e193bd26c200_r.jpg&&&p&于是分析的时候决定重点关注新用户的流失问题&/p&&img src=&/9e0ad053a455b6fb528bffd83cdc4f49_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/9e0ad053a455b6fb528bffd83cdc4f49_r.jpg&&&br&&p&&b&流失的任务类型分析：&/b&&/p&&p&操作复杂&/p&&p&任务不平滑、不流畅&/p&&p&升级缓慢&/p&&p&有组队任务或者其他互动任务&/p&&img src=&/e1a630d216abaa6de09f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/e1a630d216abaa6de09f_r.jpg&&&br&&img src=&/c31b4c724bdd1b648f627bb3f9510c65_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/c31b4c724bdd1b648f627bb3f9510c65_r.jpg&&&br&&img src=&/bed119baa53b206b1f18f0d_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/bed119baa53b206b1f18f0d_r.jpg&&&br&&img src=&/a6812686dbc716df59f4ca526e5bc54d_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/a6812686dbc716df59f4ca526e5bc54d_r.jpg&&&br&&p&案例选自，@陈嘉庆 在几年前的分享，侵删。&/p&&p&然后就是不断的循环优化着。分析出问题，确认用户的需求，改进产品，进一步统计并维持提升结果。&/p&&br&&p&分析的流程方法大概如此，比较好掌握，但是具体到工作当中，远非这几句话能解释当的，所以慢慢实践成长吧。&/p&&br&&p&&b&推荐的书：&/b&&/p&&p&1.精益数据分析&/p&&p&2.转化:提升网站流量和转化率的技巧&/p&&p&3.数据分析 :企业的贤内助&/p&&p&4.网站数据分析:数据驱动的网站管理.优化和运营&/p&&p&5.人人都是网站分析师:从分析师的视角理解网站和解读数据&/p&&p&6.图解网站分析&/p&&br&&br&&p&&b&网站优化研究工具：&/b& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///jk/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&群英网站监测&i class=&icon-external&&&/i&&/a&24小时免费监控网站是否正常运行&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度站长工具&i class=&icon-external&&&/i&&/a&网站问题初步诊断&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///webmasters/tools& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&谷歌站长工具&i class=&icon-external&&&/i&&/a&网站问题初步诊断&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///select/KeywordToolExternal& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google AdWords Keyword Tool&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Google AdWords关键词工具&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///Search-Funnels/index.aspx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Microsoft adCenter Labs&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Microsoft Keyword Research&/p&&p&4Q4Q用户调研工具&/p&&p&limesurvey用户调研工具（需下载客户端，问卷设计收集一体）&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&usertesting&i class=&icon-external&&&/i&&/a&网站可用性测试——号称1小时发现你的网站问题&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&surveymonkey&i class=&icon-external&&&/i&&/a&用户调研&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&surveygizmo&i class=&icon-external&&&/i&&/a&用户调研&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Question Pro&i class=&icon-external&&&/i&&/a&用户调研&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&User Voice&i class=&icon-external&&&/i&&/a&用户调研&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&问卷星&i class=&icon-external&&&/i&&/a&中文在线问卷调查&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&问道网&i class=&icon-external&&&/i&&/a&中文在线问卷调查&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///websiteoptimizer& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Website Optimizer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Google网站优化工具&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Visual Website Optimizer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&A/B测试工具&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Vertster&i class=&icon-external&&&/i&&/a&多变量测试工具&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///split-test-calculator& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Split Test Calculator&i class=&icon-external&&&/i&&/a&A/B测试计算器&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///analytics& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Analytics API&i class=&icon-external&&&/i&&/a&谷歌分析数据调用&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///apis/analytics/docs/gdata/gdataExplorer.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data Feed Query Explorer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Data Feed URI&/p&&p&&b&竞争对手流量趋势监测：&/b&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Alexa&i class=&icon-external&&&/i&&/a&alexa中国&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&WebSearch Ranking&i class=&icon-external&&&/i&&/a&海外网站排名&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&海外类alexa工具，但做的更多更细&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///websites& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Trends for Websites&i class=&icon-external&&&/i&&/a&谷歌站点流量趋势&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度指数&i class=&icon-external&&&/i&&/a&关键词趋势查询，热门指数可参考百度风云榜&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///adplanner& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Ad Planner&i class=&icon-external&&&/i&&/a&可查询网站流量上下游的谷歌产品&/p&&br&&br&&p&个人微信账号zyulaoshi02，所需要PPT均可在朋友圈找到下载链接！&/p&
之前做了300页的PPT专门讲过网站分析，外加前几年做微博运营时积累的大量PPT以及工具、图表，大概有好几G(Ps,私信要PPT的同学不点个赞么，泪奔中……)。 如果你只想学一些数据相关的知识，来提升自己做产品，做运营的能力，那么强烈建议你关注这个回答！（…
&p&说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。&/p&&p&&br&&/p&&p&以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份offer，不涉及数据挖掘等高级技巧。我的方法倾向互联网领域，不论是分析师这个职位，还是运营、产品的能力发展都是适用的。其他领域就仁者见仁了。&/p&&p&&br&&/p&&p&市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》。&/p&&p&&br&&/p&&p&没错，七周。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第一周：Excel学习掌握&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&如果Excel玩的顺溜，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。&/p&&p&&br&&/p&&p&重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。&/p&&p&&br&&/p&&p&Excel函数不需要学全，&b&重要的是学会搜索&/b&。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。&/p&&p&&br&&/p&&p&我认为掌握vlookup和数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。
学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。
&/p&&p&&br&&/p&&p&这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。&/p&&p&&br&&/p&&p&Excel是熟能生巧，多找练习题。还有需要养成好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据（sheet1）、加工数据（sheet2），图表（sheet3）的类型管理。&/p&&p&&br&&/p&&p&专栏上写了三篇Excel的文章，比较简单，大体介绍了Excel应用，可以作为职场新人的指南。&/p&&p&&br&&/p&&p&第一篇&a href=&/p/& class=&internal&&数据分析—函数篇&/a&。主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的SQL/Python函数。&/p&&p&&br&&/p&&p&第二篇&a href=&/p/& class=&internal&&数据分析—技巧篇&/a&。主要简单讲解我认为很有新价比的功能，提高工作效率。&/p&&p&&br&&/p&&p&第三篇&a href=&/p/& class=&internal&&数据分析—实战篇&/a&。主要将前两篇的内容以实战方式进行，简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据，是5000行数据分析师岗位数据。&/p&&p&&br&&/p&&p&下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务。&/p&&p&&br&&/p&&p&了解单元格格式，后期的数据类型包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。&/p&&p&&br&&/p&&p&了解数组，以及怎么用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list。&/p&&p&&br&&/p&&p&了解函数和参数，当进阶为编程型的数据分析师时，会让你更快的掌握。&/p&&p&&br&&/p&&p&了解中文编码，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等，以后你会回来感谢我的。&/p&&p&&br&&/p&&p&养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果时间还有剩余，可以看&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据时代 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，培养职业兴趣。&/p&&p&&br&&/p&&p&再来一道练习题，我给你1000个身份证号码，告诉我里面有多少男女，各省市人口的分布，这些人的年龄和星座。（身份证号码规律可以网上搜索）&/p&&img src=&/e48d25ababf941e4afacc1_b.png& data-rawwidth=&425& data-rawheight=&247& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&425& data-original=&/e48d25ababf941e4afacc1_r.png&&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第二周：数据可视化&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。&/p&&p&&br&&/p&&p&数据分析的最终都是要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，不落地的数据分析价值又在哪里？&/p&&p&&br&&/p&&p&首先要了解常用的图表：&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-15e812e7de4c1ddd26cf0_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&959& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&/v2-15e812e7de4c1ddd26cf0_r.jpg&&&p&&br&&/p&&p&各类图表的详细介绍可以查看第四篇文章：&a href=&/p/& class=&internal&&数据可视化：你想知道的经典图表全在这&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&了解图表后，还应该学会报表制作，这里准备了第五篇：&a href=&/p/& class=&internal&&数据可视化：打造高端的数据报表&/a&。将教会大家Excel的高级图表用法。&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-90e7cf2f3977c66c6821e_b.png& data-rawwidth=&950& data-rawheight=&1118& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&950& data-original=&/v2-90e7cf2f3977c66c6821e_r.png&&&p&&br&&/p&&p&如果还不过瘾，我们得掌握信息图和BI，下图就是微软的Power BI：&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-f79c7d413fd311e4dc105b7f_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&350& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-f79c7d413fd311e4dc105b7f_r.png&&&p&&br&&/p&&p&BI（商业智能）和图表的区别在于BI擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。&/p&&p&&br&&/p&&p&BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求（万恶的导数据）。&/p&&p&&br&&/p&&p&BI市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。第六篇：&a href=&/p/& class=&internal&&数据可视化：深入浅出BI&/a& 将以第一周的实战数据学习BI，上图的就是学习后的成果。&/p&&p&&br&&/p&&p&数据可视化的学习就是三个过程，了解数据（图表），整合数据（BI），展示数据（信息化）。&/p&&p&&br&&/p&&p&可视化也和审美息息相关，很多直男代表并不擅长做图，没关系，抽空可以看书：&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据之美 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&PPT也别落下，Excel作图多练习，不会有坏处的。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&/topic//hot& class=&internal&&PPT - 热门问答&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&/topic//hot& class=&internal&&Excel 图表绘制 - 热门问答&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第三周：分析思维的训练&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&这周我们轻松一下，学学理论知识。&/p&&p&&br&&/p&&p&分析思维首推大名鼎鼎的&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&金字塔原理 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个&a href=&///?target=http%3A//www.xmindchina.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&XMind中文网站&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，或者在线用百度脑图（百度难得不被骂的产品）。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果不想看金字塔原理，那么就看第七篇文章：&a href=&/p/& class=&internal&&如何培养麦肯锡式的分析思维&/a&。将书本的内容提炼了大部分。&/p&&p&&br&&/p&&p&再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。&/p&&p&&br&&/p&&p&等思维框架建立好，我们应该往里面塞点数据分析的思维了，&a href=&/p/& class=&internal&&如何建立数据分析的思维框架&/a&。两篇文章相结合，就能出师了。&/p&&p&&br&&/p&&p&这里送三条金句：&/p&&p&&br&&/p&&p&一个业务没有指标，则不能增长和分析&/p&&p&&br&&/p&&p&好的指标应该是比率或比例&/p&&p&&br&&/p&&p&好的分析应该对比或关联。&/p&&p&&br&&/p&&p&举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？&/p&&p&&br&&/p&&p&这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）&/p&&p&&br&&/p&&p&这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）&/p&&p&&br&&/p&&p&1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）&/p&&p&&br&&/p&&p&路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）&/p&&p&&br&&/p&&p&这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。&/p&&p&&br&&/p&&p&优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也是经得起拷问，这就是分析思维能力。需要确切明白的是，一周时间锻炼不出数据思维，只能做到了解。&b&数据思维是不断练习的结果&/b&，我只是尽量缩短这个过程。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject/5257905/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深入浅出数据分析 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&这本书太啰嗦了，我看到一半放弃了…但推荐人不少，可以快速翻看一下。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第四周：数据库学习&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。&/p&&p&&br&&/p&&p&数据库入门看这篇文章：&a href=&/p/& class=&internal&&写给新人的数据库指南&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&越来越多的产品和运营岗位，会在招聘条件中，将会SQL作为优先的加分项。&/p&&p&&br&&/p&&p&SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。&/p&&p&&br&&/p&&p&学习围绕Select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，&a href=&///?target=http%3A//.cn/sql/index.asp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SQL 教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。&/p&&p&&br&&/p&&p&主要了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果想要跟进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等。另外不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。&/p&&p&&br&&/p&&p&你看，和Excel的函数都差不多。按照&a href=&/p/& class=&internal&&SQL，从入门到熟练&/a&&a href=&/p/& class=&internal&&SQL，从熟练到掌握&/a&这两篇的内容学习。虽然没有实战的打磨，但是了解一个大概够了。&/p&&p&&br&&/p&&p&期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。&/p&&p&&br&&/p&&p&网上也能搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。我用的是Sequel Pro。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&附加学习：&/b&&/p&&p&如果这周的学习充裕，可以了解MapReduce原理。&/p&&p&&br&&/p&&p&来一道练习题，表A是用户的注册时间表，表B是用户所在地，写出各地区每月新注册用户的查询SQL。掌握到这个程度，基本够用，虽然往后工作中会有更多变态数据需求。&/p&&img src=&/a52ede0cd1c809d9dba0cf_b.png& data-rawwidth=&428& data-rawheight=&196& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&428& data-original=&/a52ede0cd1c809d9dba0cf_r.png&&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第五周：统计知识学习&/b&&/p&&p&很遗憾，统计知识是我最薄弱的地方，也是数据分析的基础之一。&/p&&p&&br&&/p&&p&统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。&/p&&p&&br&&/p&&p&这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。&/p&&p&&br&&/p&&p&Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。&/p&&img src=&/9cce8bdc0d228dd77822e_b.png& data-rawwidth=&475& data-rawheight=&331& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&475& data-original=&/9cce8bdc0d228dd77822e_r.png&&&p&&br&&/p&&p&（图片网上找来的）&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject/3595095/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&统计数字会撒谎 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject/7056708/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深入浅出统计学 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。&/p&&p&&br&&/p&&p&多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，&b&业务的了解比数据方法论更重要。&/b&当然很遗憾，业务学习没有捷径。&/p&&p&&br&&/p&&p&我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。&/p&&p&&br&&/p&&p&这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。&/p&&p&&br&&/p&&p&对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。&/p&&p&&br&&/p&&p&以知乎最多的互联网行业为例。至少了解活跃用户数，活跃用户率，留存率，流失率，传播系数等通用概念。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&增长黑客 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架。部分非数据的营销案例，如果时间不够可以略过。此外产品和运营的入门读物也能看，这里就不推荐了。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网站分析实战 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。书中案例以Google Analytics为主。其实现在是APP+Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&精益数据分析 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。&/p&&p&&br&&/p&&p&还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。&/p&&p&&br&&/p&&p&除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第七周：Python/R 学习&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。&/p&&p&&br&&/p&&p&是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。（SAS/SPSS我不了解，所以不做指导）&/p&&p&&br&&/p&&p&这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。&/p&&p&&br&&/p&&p&我刚好两类都学过。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果学习R，我建议看&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R语言实战 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&， 照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本 &a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&统计学 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。&/p&&p&&br&&/p&&p&R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。如果时间有余。可以再去学习ggplot2。&/p&&p&&br&&/p&&p&Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习 &a href=&///?target=https%3A///subject/6892016/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深入浅出Python（影印版） (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 。也是把代码写一遍。&/p&&p&&br&&/p&&p&需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。&/p&&p&&br&&/p&&p&在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。&/p&&p&&br&&/p&&p&这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 &a href=&///?target=https%3A//www.continuum.io/downloads& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Anaconda&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。都是数据分析的利器。&/p&&p&&br&&/p&&p&Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。&/p&&p&&br&&/p&&p&到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周+，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。&/p&&p&&br&&/p&&p&成为数据分析师后，坑才刚刚开始，努力吧。&/p&&p&&br&&/p&&p&所有内容都已经更新完毕了，因为知乎现在不允许帖链接，所以这里不放了。大家可以看专栏，或者关注公众号。&/p&&p&&br&&/p&&p&——我是无耻的软广——&/p&&p&欢迎关注我的公众号（tracykanc），粉丝稀少，急需关爱。更新内容以运营和数据为主。&/p&
说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。 以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份offer，不涉及数据挖掘等高级技巧。我的方法倾向互联网领域，不论是分…
刚刚正好在写一篇 关于零基础的人 怎么学习数据分析的文章，打算明天在微信公众号里推送的。&br&看到这个问题，我稍微修改了一下文章进行回答。我讲了三个部分：入门，中级，高级。现在将前两个部分的内容放在这里。 以下是正文：&br&-------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&&br&最近一直被问的最多的一个问题就是：老师，我是零基础，该怎么学习啊？&br&&br&其实这样的问题是很难回答的，因为每个人的情况不同，学习的能力也不一样。比如说，有的同学是计算机出身，那么编程功底很强，我们会建议多花时间学习统计学等理论知识，有的同学是数学，运筹等数学专业出身，我们会建议多花时间学学编程，复习复习统计学。当然也有很多同学和我一样，既没数学基础，也没计算机基础，学起来就比较困难了。&br&今个儿，我们来谈一谈第三种情况下的小伙伴该怎么学习数据分析，讲一讲如何使用我们的教材进行高效率的数据分析学习。我们假设小伙伴们是零基础的，即没有编程也没有数学基础。我们讲整个学习过程分为三个部分：&br&&b&第一部分：入门&/b&&br&&b&第二部分：升华&/b&&br&&b&第三部分：高级（这一部分不讲，因为题主说了只需要入门和中级）&/b&&br&&br&我们一步一步的讲&br&&br&&b&第一部分：入门&/b&&br&&br&在第一部分，大家首先要解决的是理论基础知识，这是形成大家数据分析体系框架的基石，这其中以统计学最为重要。购买纸质书的小伙伴需要仔细阅读《统计学》，购买电子书的同学需要仔细阅读《Statistics for Buiness and Economics》。《统计学》是国家重点授课教材，可想而知它是一本经典的教科书，讲解的很全面，大家不用再去购买其他教材。《Statistics for Business and Economics》已经出版到第十二版，其受欢迎程度就可以表明它在统计学界的地位。
大家需要花一个月的时间仔细理解统计学的相关知识，我建议课后习题不用做，毕竟我们不是应试，只需要掌握知识就行。统计学的简单框架如下：&br&&ol&&li&数据类型&br&&/li&&li&图表&br&&/li&&li&描述性统计学&br&&/li&&li&数据探索&br&&/li&&li&概率&br&&/li&&li&离散概率&br&&/li&&li&连续概率&br&&/li&&li&参数检验&br&&/li&&li&区间估计&br&&/li&&li&方差检验&br&&/li&&li&线性回归&br&&/li&&/ol&&br&大家学完以上几个知识点就差不多了，至于后面的指数之类的，暂时可不用看。同时，在这个阶段只学习统计学也会略显枯燥，大家可以再学学EXCEL，这方面的教程网上有一大堆，我就不罗嗦了，简单的跟大家说几个重点需要学习的地方：&br&&ol&&li&常用函数&br&&/li&&li&透视表&br&&/li&&li&数据分类汇总&br&&/li&&li&图标&br&&/li&&li&数据分析&br&&/li&&/ol&&br&同时，大家请阅读《数据挖掘》一书中的前3章，这三章不涉及算法，知识谈到了数据处理的方法，很适合作为统计学的补充材料进行阅读。&br&&br&&br&&b&第二部分&/b&&br&&br&第二部分主要侧重于在工具的使用上面。大家已经经历了第一阶段的基础知识填充，想必早已经迫不及待的希望派上用场了。这一部分就是要大家学习如何使用工具讲我们学到的知识进行运用，同时还要学习更高级的数据挖掘知识。&br&首先，我强烈建议大家挑一个R和PYTHON。如果你强迫症实在严重，就抛个硬币选一个吧，但是千万不都一起学，你会搞乱的。 如果你学R，那么不用想，那本《R语言实战》是你的最佳教材，它会帮助题主快速解决什么T检验，卡方检验之类的。打开课本，跟着作者的思路一步一步的操作即可。前几章数据的处理非常的重要，你一定要仔细的阅读并且多加练习达到掌握的地步。&br&&a href=&///?target=http%3A///subject//& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/subject&/span&&span class=&invisible&&//&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&img src=&/9be862e87c9d_b.jpg& data-rawwidth=&660& data-rawheight=&726& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&660& data-original=&/9be862e87c9d_r.jpg&&&br&&br&如果你学习PYTHON，首先搭建好编程环境，然后好好的学习numpy和pandas两个包，等你这两个包学完了，你会发现你处理的数据的速度简直逆天！这两个包就是为数据处理而生的，学精它们，你处理数据的能力会得到大大提高。&br&&br&在此我推荐一本书《利用PYTHON进行数据分析》&a href=&///?target=http%3A///subject//& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/subject&/span&&span class=&invisible&&//&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&该书是由pandas包的作者编写而成的。&img src=&/edfe372deb881d3dda0386_b.jpg& data-rawwidth=&614& data-rawheight=&692& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&614& data-original=&/edfe372deb881d3dda0386_r.jpg&&&br&&br&同时，这一阶段不要忘记复习你之前学的统计学知识，要不断的回顾。 这个阶段你要开始初步接触高大上的数据挖掘算法了，记住，不要着急，第一次看不懂不要紧，你不需要知道算法怎么写，因为R和PYTHON都已经有大牛写好了算法并开发了相应的包，我们要站在巨人的肩膀上运用这些包。&br&那既然这样我们为什么还要阅读书籍呢？ 明显的，你至少知道某个理论的背景知识，知道什么时候该用什么技术，又该怎么解释这个技术带来的结果，更重要的是你要通过学习数据挖掘理论知识啦形成自己的一套思考方法，这个很重要，是核心技能！&br&&br&这个阶段时间比较长，少则3个月，多则半年。大家一定要有耐心，除了看课本外，还要多多去百度和Google，多去论坛看看大神们的杰作，学学牛人的思想。总之要开拓自己的视野和思维。&br&&br&————————————————————————————————————&br&我和我英国的几个同学，创建了SOTON数据分析公众账号，致力于帮助大家零基础学习数据分析。欢迎大家添加微信公众号：soton2014sky&br&扫扫二维码：&p&&a href=&///?target=http%3A///r/t0xgeH-EQiI9rTsb9xml& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/t0xgeH-&/span&&span class=&invisible&&EQiI9rTsb9xml&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&
刚刚正好在写一篇 关于零基础的人 怎么学习数据分析的文章，打算明天在微信公众号里推送的。 看到这个问题，我稍微修改了一下文章进行回答。我讲了三个部分：入门，中级，高级。现在将前两个部分的内容放在这里。 以下是正文： ---------------------------…
&img src=&/50/eaa9830abec107b_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/50/eaa9830abec107b_r.jpg&&&b&其实相对于常见的编程语言，R语言还是非常容易上手。学习1年多时间，就可以找一份不错的工作了。&/b&&br&&br&&b&前言&/b&&p&&br&我当初学习R的时候在网上搜到一则流传很广的R语言学习路线图(&a href=&/?target=http%3A///article/121G4A2012.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R语言学习由浅入深路线图&i class=&icon-external&&&/i&&/a&),我在微信圈，微信公众平台上也见多次，写的确实很详细。但是对一些没有编程经验的童鞋来说，学习的难度还是太大了。后来自己浏览了很多R语言书籍，尝试了一些门槛比较低的书籍。自此，R语言学习才走上正轨。以下涉及内容包括R语言书籍的推荐，以及R语言相关课程的推荐，学完这个教程的内容之后足以应付工作学习中遇到的统计分析的问题了。&br&&br&&b&经典书籍推荐&/b&&/p&&p&
R语言有两类书籍比较“坑”，一类是Programming类，一般都带programing字眼，但不绝对。这类书籍一般是计算机背景的人写的，关注的重点是编程（写代码和编程不是一码事），底层的运行机制之类的，比较难以捉摸，典型的例子是《The art of R programming》。还有一类是讲统计知识比较多，而且喜欢推公式。虽然有所裨益，但是会分散很多学习R的精力，可以作为后期提高的书籍，但是作为入门不太合适,像《The R book》。&br&&br&
讲完了“不好的”R的学习资料，可以规避一些“误入歧途”的风险。下面介绍一下我觉得比价有用的学习资料。学习任何语言的捷径就是Learn by dirty。这里推荐一个网站，code school的Try R 课程，非常基础，从最基本的语句的赋值到最后的数据框的基本操作，手把手一步一步的教你，然后对你输入的语句，网页会给出判断，如果写错了，还有很详细的解释。网页全部是英文的，英语过了四级的童鞋应该可以应付了。&br&&br&
R的入门书籍，比较好的是Learning R , 中文名是&b&《学习 R》&/b&。第一章到第五章的数据的基本入门，必须要细看的，而且要读好几遍的，这是R的最基本的东西，需熟练掌握，多家练习。别觉得看懂就行了，只有自己敲出来运行正确才行。第六章环境和函数这一章建议直接跳过，比较抽象，等回头R学的差不多了，再回头看比较好。大多数人，平时基本不涉及到这一样的内容。第七章 字符串和因子也是很重要的一章，特别是医学领域。第八、九章的循环，量力而行。第八章的内容其实大多数其他编程语言都会涉及。但是在R里面，这些显循环，用的较少。其实主要还是向量化的操作为主，也称隐循环。第九章的隐循环非常有用，是R最精华的东西，就是学习起来有点困难。其主要内容是 apply族函数，包括lapply, sapply, tapply, apply, mapply等。这本书最优秀的地方在于数据的subset部分，各种方法讲的非常详细，也有很多的例子。这也是R语言比较难入门的地方。&br&&br&&b&《R in Action》 &/b&确实一本非常优秀的书籍，我看喝多大神都推荐这么书，我大概学了一遍，确实非常不错。这本书非常好的地方在于围绕具体的问题展开，教你如何利用R进行操作，而且选取的例子也非常具有代表性，所以建议每个例子都要详细研究。但是这本书学习曲线比较陡峭，可能上一章的内容还没有消化，又要开始新的内容了。遇到问题时建议多点耐心，谷歌或者请教别人，把这些知识点掌握了，这是R的基础。&br&&br&还有一本书，&b&《R cookbook》&/b&，这本书是围绕具体的问题进行设置的。所以可以作为一个遇到困难时候的快速翻阅手册，里面特别有用的章节是如何运用apply组函数，上面两本书都讲得不是很详细。&br&&br&&strong&R绘制统计图的功能非常强悍&/strong&&br&&img src=&/501c5e27aeefab985c3c5f3_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&357& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/501c5e27aeefab985c3c5f3_r.jpg&&（你见过这么令人心神荡漾的图嘛！）&br&&br&你见过的没见过，想到的，没想到的，都可以绘制出来哦。哈哈，心动不如行动，几行代码一敲，令人心神荡漾的图片就出来啦。R绘图非常简单的，就是一个简单的学习记忆的过程。R语言绘图发展的非常快现在有三大绘图系统，基础绘图系统，Lattice绘图系统，ggplot2绘图系统。虽然各有其使用价值，但个人推荐ggplot2绘图系统以及基础绘图系统。 Lattice对于多分组的数据的展现比较好，但是ggplot2是可以很大程度上替代其功能，不学习也可以，非要用的时候依葫芦画瓢就可以了。&br&&br&下面主要介绍R的基础绘图系统和ggplot2绘图系统的学习路线。R基础绘图系统《R in Action》中，花了很大的篇幅介绍了基础绘图系统，如果学习完了，工作中碰到的很多统计图就可以胜任了。如果你喜欢钻研，可以看看谢益辉（Knitr包的作者）的&b&《现代统计图形》&/b&，讲的非常详细和透彻。不仅如此，更是讲解了图形的选择，图形的设计方面的知识。学有余力，不妨学习一下ggplot2绘图系统, 推荐&b&《R graphics cookbook》&/b&一书。书中不仅有ggplot2的绘图代码而且还将其与基础绘图系统进行了比较。介绍的图形非常实用，而且ggplot2的扩展性非常强，可以发挥你的想象力，创造一些新奇的图形。&br&&br&&img src=&/b2bdbb27b9545_b.jpg& data-rawwidth=&3264& data-rawheight=&2448& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&3264& data-original=&/b2bdbb27b9545_r.jpg&&
(R语言书籍全家福)&br&&br&&b&R语言学习网络课程推荐：&/b&&br&1. Datacamp,learn by coding类型的网站，课程设置非常用心，难度合适，内容丰富，最好的R语言学习网站之一。&br&&br&&img src=&/5b2da1c8dc4b0bc9b36bb050cd045725_b.png& data-rawwidth=&1460& data-rawheight=&436& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1460& data-original=&/5b2da1c8dc4b0bc9b36bb050cd045725_r.png&&&img src=&/9fcbdc51cb2e_b.png& data-rawwidth=&1462& data-rawheight=&442& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1462& data-original=&/9fcbdc51cb2e_r.png&&&img src=&/50e0ad937cbea59a0008_b.png& data-rawwidth=&1470& data-rawheight=&484& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1470& data-original=&/50e0ad937cbea59a0008_r.png&&&img src=&/fcbe34ffdb64bb183ae72af7a82dd458_b.png& data-rawwidth=&1506& data-rawheight=&458& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1506& data-original=&/fcbe34ffdb64bb183ae72af7a82dd458_r.png&&&img src=&/bc614f7c4afc4eeabdb917ed20b49d54_b.png& data-rawwidth=&1468& data-rawheight=&670& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1468& data-original=&/bc614f7c4afc4eeabdb917ed20b49d54_r.png&&&br&2. 国内的视频课程&br&&br&国内的R语言网络课程最丰富的应该是炼数成金（dataguru）平台，课程包括《R语言数据分析、展现与实例》，《R七种武器之交互化展示包shiny》，《R七种武器之文本挖掘包tm》，《R七种武器之数据可视化包ggplot2》、《R七种武器之数据加工厂plyr》、《R七种武器之金融数据分析quantmod》、《R七种武器之网络爬虫RCurl（第四期）》等。其中比较适合入门的课程是&br&《R语言数据分析、展现与实例》&br&&br&3. MOOC课程&br&&br&Coursera John Hopkins 专题课程不错 (已经上完6门课，2门课正在学习中)；还有edX上MIT的The Analytic Edge课程也不错。其他答案有详细介绍不赘述了。&br&&br&&img src=&/6e9dcfbd93dc414b2cf13a_b.png& data-rawwidth=&1520& data-rawheight=&674& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1520& data-original=&/6e9dcfbd93dc414b2cf13a_r.png&&&br&&img src=&/07de12c9f8a0c2aecd3de864a9821af4_b.png& data-rawwidth=&1520& data-rawheight=&580& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1520& data-original=&/07de12c9f8a0c2aecd3de864a9821af4_r.png&&&b&4. 强烈推荐Swirl包，你值得拥有。&/b&&br&&br&&i&简单易懂，容易上手。分初、中、高级。&/i&&img src=&/6dd2a62abca95d7e580d769_b.png& data-rawwidth=&1876& data-rawheight=&1092& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1876& data-original=&/6dd2a62abca95d7e580d769_r.png&&&/p&&p&(Swirl包开发者毕业后就去了麦肯锡咨询公司了。)&/p&&p&&b&P.S.: 衷心感谢大家的赞赏，这是对我最大的肯定(网费有着落了)。&/b&&/p&
其实相对于常见的编程语言，R语言还是非常容易上手。学习1年多时间，就可以找一份不错的工作了。 前言 我当初学习R的时候在网上搜到一则流传很广的R语言学习路线图(),我在微信圈，微信公众平台上也见多次，写的确实很详细。但是对一…
&img src=&/50/319ef8ea526fcf_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/50/319ef8ea526fcf_r.jpg&&&p&
使用Python进行数据挖掘是最近几年才开始火起来的，之前网上很多的资料都是关于Python网页开发等。但使用Python进行数据挖掘的侧重点已经完成不一样了。本人就是浪费了很多时间来筛选这些博客、书籍。所以就有了本文，希望能帮大家少走一点弯路。&/p&&br&&p&－－－－－－－－－－我是分割线－－－－－－－－&/p&本文章主要从数据挖掘的角度出发， 讲讲如何零基础学习Python语法、数据清洗、以及数据建模。本文不能保证你能成为大神，但是如果能踏踏实实地学习完，找一份年薪15w+的工作还是不太难的。本人也是非计算机专业，所以希望给非计算机的人一点参考，大神请绕道。&p&熟练掌握任何一门语言，几乎都需要经过以下过程：&br&&/p&&ol&&li&良师－－学习Python课程＋入门书籍＋浏览技术博客&/li&&li&社区帮助－－善于使用搜索引擎、Mail List&/li&&li&益友 －－ 寻找学习伙伴&/li&&li&Learn by Code －－项目实践&/li&&/ol&&p&&b&一、Python学习课程推荐&/b&&/p&&p&这两个学习课程从最基础的Python语法开始，介绍了Python数据分析、统计模型以及机器学习的各个方面，内容十分充足。之所以建议使用老外的课程是因为，老外上课假定你什么都不会，讲解深入浅出，尤其是对于华盛顿大学的机器学习课程，把复杂的概念讲解得十分简单。&/p&&p&1. 密歇根大学的&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《学习使用Python编程并分析数据》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&主要包括以下课程(讲解十分详细，深入浅出，非常适合入门学习，视频都是有字幕的)：
&/p&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A//zh.coursera.org/learn/python%23%21& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《大家的编程 (Python 入门》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&：课程涵盖了如何使用Python的基本指令编写程序. 课程对学生没有先设要求, 我们只涉及到最基本的数学, 有一定使用电脑经验的人都可以完全掌握这门课的内容. &br&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Python 数据结构》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&：本课程将介绍Python编程语言的核心数据结构。我们将学习编程语言的基础概念，探索如何使用Python的内置数据结构，如列表、字典、元组，进行更为复杂的数据分析。&br&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-network-data%23%21& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《使用 Python 访问网络数据》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&：使用Python爬取和解析网络数据&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-databases%23%21& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Python 数据库开发》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&：使用Python和数据库进行交互&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-capstone& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《使用 Python 获取并处理数据，并用可视化方式展现数据》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&p&2. 华盛顿大学的&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/machine-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&专项课程&/p&&p&&i&&b&在专项课程页面无法选择旁听，必须点击进入单独课程页面才可，这个课程专题旁听是有限制的，无法提交作业；如有需求，可以申请奖学金，回答三个问题即可，系统自动通过申请。&/b&&/i&&/p&&br&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/ml-foundations& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习基础：案例研究》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&：你是否好奇数据可以告诉你什么？你是否想在关于机器学习促进商业的核心方式上有深层次的理解？你是否想能同专家们讨论关于回归，分类，深度学习以及推荐系统的一切？在这门课上，你将会通过一系列实际案例学习来获取实践经历。&br&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/ml-regression& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习：回归》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/ml-classification& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习：分类》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&《机器学习：聚类和检索》&/li&&li&《机器学习：推荐系统和降维》&/li&&li&《机器学习：应用深度学习创建智能运用》&/li&&/ul&&br&&b&二、网上打码教程&/b&&p&Learn by doing!!! 学习编程最有效的方式就是敲代码！&br&&/p&&ol&&li&&a href=&/?target=https%3A///learn/python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Codecademy&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 围绕Python 的基础语法，内容非常丰富。&br&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///courses%3Flearn%3Dpython_programming& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Datacamp&i class=&icon-external&&&/i&&/a& Python基本语法（他家的R语言课程十分不错！）&/li&&/ol&&p&&b&三、Python技术博客&/b&&/p&&p&简单介绍一些非常棒的Python技术学习的博客&/p&&p&1. &a href=&/?target=http%3A///wiki/958fa6d3a2e542c000& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&廖雪峰Python教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 简单易上手的Python基础语法教程，值得学习, Python 2和Python 3版本都有。&/p&&p&2. &a href=&/?target=https%3A///evanzhu2013/pandas-cookbook& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&非常棒的pandas练习Github Repo&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&3. &a href=&/?target=http%3A///1052.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&很详细的Python 爬虫教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&4. &a href=&/?target=https%3A////the-ultimate-guide-to-data-science-blogs-150-and-counting/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&国外Data Science博客大全&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&b&四、Python入门书籍推荐&/b&&/p&&p&&b&&i&常用书籍下载网址，几乎囊括了网上能找得到的所有Python相关的书籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供云盘下载链接。你值得拥有！&/i&&/b&&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///%3Fs%3Dpython& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python | 搜索结果&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&1. 掌握Python语法的基础上学习&a href=&/?target=http%3A///.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Python for data analysis》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&是比较不错的选择，涵盖了ipython
notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。&/p&&p&2.&a href=&/?target=https%3A///gp/product/B018I6YXWS/ref%3Doh_aui_detailpage_o02_s00%3Fie%3DUTF8%26psc%3D1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Python数据分析与挖掘实战》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，作为机器学习的进阶学习是不错的选择（这本书也用对应的R语言和Matlab 版本）。&/p&&p&3. &a href=&/?target=http%3A///.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Python Cookbook》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&很厚的一本书，可以作为Python语法查询手册。&/p&&p&再添加几个外文书籍下载网址：&br&&/p&&p&1. &a href=&/?target=http%3A//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&All IT eBooks&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
全，可能需要使用翻＊墙下载，翻＊墙方法见文末&/p&&br&&p&2. &a href=&/?target=http%3A//gen.lib.rus.ec& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Library Genesis&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 各种书籍，不局限于编程书籍&/p&&p&3. &a href=&/?target=http%3A//www.foxebook.net& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Fox eBook - eBooks Free Download Site&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&4. &a href=&/?target=http%3A//avxhome.in/ebooks/programming_development& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Development / Programming / AvaxHome&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&b&五、推荐订阅博客（更细频率较高）&/b&&/p&&p&
iPhone上可以使用Reeder阅读器，Instapaper用来保存后稍后阅读，因为信息量比较大。&/p&&br&&ol&&li&&a href=&/?target=http%3A//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&No free Hunch &i class=&icon-external&&&/i&&/a& Kaggle竞赛平台的官方博客，包括一些优秀的代码解读以及高分选手的采访，十分有用的经验（来自不同背景，不同年龄层次，不同职业的选手）&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Flowing Data&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 十分有用的数据分析的案例&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python日报&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 内容十分精彩的集锦（中文）&/li&&/ol&&p&&b&六、FAQ (待续)&/b&&/p&&ol&&li&&a href=&/?target=http%3A///blog/post/13118/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python 2.x还是Python 3.x? &i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&如何安装Python包？ 强烈推荐Anaconda包，你值得拥有！尤其是Windows系统。&/li&&li&网络速度慢，请翻*墙，安利一款免费好用Google开发的防屏蔽的梯子&a href=&/?target=http%3A//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Lantern&i class=&icon-external&&&/i&&/a&, （无法下载更新可以私信我），速度不错。&/li&&li&是否需要很强的统计和数学背景？ 有良好的数学和统计背景固然很好，但是现在很多岗位对数学和统计背景要求并不很多，都是简单的算法，Python编程已经能够很方便地实现，更多的是对业务的深入理解。如有需要建议，边学习Python边学习数学统计。&/li&&/ol&&p&&b&七、实践项目&/b&&/p&&ol&&li&&a href=&/?target=https%3A//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kaggle竞赛项目&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，里面不仅仅有很多竞赛项目，而且有很多可供学习的&a href=&/?target=https%3A///kernels& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&代码&i class=&icon-external&&&/i&&/a&、&a href=&/?target=http%3A//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&博客&i class=&icon-external&&&/i&&/a&以及&a href=&/?target=https%3A///forums& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&论坛&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，都是实战项目，有很强的实践价值。&/li&&/ol&&p&－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－&/p&&p&中文的Python数据分析的教程较少，而且质量良莠不齐，所以推荐多为英文资料。而且随着学习的深入，有时候只有英文资料可以借鉴。学习数据分析和机器学习，英文再好也不为过。并不是说中国没有优秀的人才，而是为了便于国际交流学习，中国人也多用英语。&/p&&br&&p&&b&P.S.: 衷心感谢大家的赞赏，这是对我最大的肯定(网费有着落了)。&/b&&/p&
使用Python进行数据挖掘是最近几年才开始火起来的，之前网上很多的资料都是关于Python网页开发等。但使用Python进行数据挖掘的侧重点已经完成不一样了。本人就是浪费了很多时间来筛选这些博客、书籍。所以就有了本文，希望能帮大家少走一点弯路。 －－－－…
&img src=&/50/94c273ec8ee3920d6ecffb1a52a6d1f5_b.png& data-rawwidth=&1485& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1485& data-original=&/50/94c273ec8ee3920d6ecffb1a52a6d1f5_r.png&&&p&今天先挖个坑，以后再慢慢埋坑^_^&/p&&p&--------------------------------------------------&/p&&b&一、Git/Github的安装和使用&/b&&p&Git/Github代码管理的平台&br&&/p&&p&Git/Github 入门教程，&a href=&/?target=http%3A///wiki/bb000& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&廖雪峰的教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&应该是最浅显易懂的教程，是作为入门最好的工具。也有iPhone版本，放在手机上学习最方便不过。&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///p/0a& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Git命令行大全&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，方便忘记后进行查询，代码排版非常适合查看；也可以下载&a href=&/?target=https%3A//www./blog/git-cheat-sheet/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Git cheatsheet&i class=&icon-external&&&/i&&/a&,方便本地查看 。&/p&&p&&b&二、文本编辑器的选择&/b&&br&&/p&&p&这个三个编辑器都用过 Sublime Text 3 → Vim → Atom 。 &/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///p/4d2a01c84d85& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Vim党的Sublime Text/Atom/Visual Studio Code的抉择&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，这篇已经具体分析了编辑器的选择，希望可以帮助新手选择一款合适的编辑器。个人最后选择是Atom，上手简单，各种功能的包。大家各取所需，欢迎入坑。&/p&&ol&&li&&p&Vim &/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///p/a0b452f8f720& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Vim配置、插件和使用技巧&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，入门后提高不错。&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///p/a361ce8c97bc& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&一起来说 Vim 语&i class=&icon-external&&&/i&&/a&, 记忆Vim命令行的神博客。&/p