正如一句古话所说,世上无难事,只怕有心人,在入坑python这门语言的时候,我就确定数据分析这门路了,花费一个多月的时间学习了数据分析相关的函数库,这不,终于要小试牛刀了! 这篇博客讲述了关于数据分析的相关信息,以及我对数据分析怎么理解的!帮助一些也对数据分析感兴趣的小白们,大佬轻点喷 /(ㄒoㄒ)/~~
数据分析是什么?
这年头和朋友聊个天,就会扯到python,然后不是扯到数据分析就是网络爬虫,仿佛python以及渗透全民学习的领域了,那什么又是数据分析呢?众所周知,我们现在处于一个信息化,大数据时代,什么都是透明的,数据或许对于我们一般人不算什么,但是对于资本家,就是一个赚钱的工具,你刷视频看一类自己喜欢的,之后绝对会推送和这些差不多的给你看,还有某宝某东之类的购物平台,你只要浏览了某产品,那下面也一定会推送很多类似的
产品,让你心动购物,这样不就带动了资本的翘板,从而获利,那这样的技术是怎么实现的,没错,这就是数据分析带来的红利!
官方解释: 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用
我的解释: 我们就是拿数据说话,提取数据的有用信息,从而达到利益最大化!
为什么要学数据分析
朋友,这么说,我们读书不就是为了毕业能找到一个好工作,然后赚钱,那我认为:学数据分析 = 赚钱
为什么这么说?当我刚高考结束之后,苦于志愿的选择, 纠结了很久,当时就想找一个高薪的行业选,最后选择了计算机,我不是很喜欢计算机,只不过计算机这门毕业酬劳高,python不也是这几年火起来的,这还是一片蓝海,值得你我去开采,在大数据下,是很有必要学数据分析的,在各大语言排行下,python已经追上了节奏,而数据分析这个模块,也受到众多的追求,这东西就是这样,谁先学了谁就能站得住脚,所以当下,迫于压力竞争,我们必须得学!
什么人适合学习
我觉得所有人都能学,尤其是学生,这个只需要掌握一点python的基础语法就ok了,而基础语法也不是很难,速成也不过一个多月左右,而学生的时间又多,探索能力又强,绝对适合这个模块的学习,而且这里千万别怕一点,学数据分析一定不会掉头发的
,相反这还很轻松,能让你发现很多有意思的东西,发现未解之谜都不在话下!
数据分析怎么学
数据从哪里获取:
一般都是csv文件(只有原始数据的表格),或者自己定义一些dataframe类型,还可以通过爬虫从而获取我们想要的数据!
我做的思维图:
要学习的函数库:
除了一些基础语法之外,我们还需要了解这些函数库:
函数库 | 链接 |
---|---|
numpy | numpy学习 |
pandas | pandas学习 |
matplotlib | matplotlib学习 |
seaborn | seaborn学习 |
如果有一些参数没有的话,我可能也没补充到,这里先抱歉了!
第三方库的安装:
很多都是国外的库,这里用下镜像安装,很快一点。
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install seaborn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
分析的五大步骤:
- 提出问题
- 整理数据
- 探索数据
- 得出结论
- 传达意义
数据分析的实例:
比如我们拿到一份全国螺蛳粉品牌名单,我们想通过这个数据做点什么
-
1:到底是什么参数影响了螺狮粉销售量或者口碑
-
2:那我们就需要获得螺狮粉的销售量和评分,这其中不乏刷单和恶意差
评,或者数据为空,甚至相同的数据,那我们就需要对应处理一下 -
3:现在我们觉得是螺狮粉里面的酸味或者辣度影响了我们的猜测
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4:我们就对猜测量做出一些分析,甚至做出图像,拿数据,拿图说话,这里假如是酸味影响了销量
-
5:那最后我们就要整理数据,做好相应的工作,让工厂改变一下酸味,这样不就让销量上去
后记:
我觉得这和学开车是一样的,一回生二回熟,虽然要学的很多,但是多上手上手,代码一定是要敲的,文献一定是要看的,写到这里,希望我们都能坚持下去!