資料分析師已經存在多年了，但是，對該職業的需求從2018年開始，對資料分析師的需求猛增，目前資料分析師的前景已然非常好！預計到2025年，「資料分析師」將成為需求最大的作業之一，
由于這種現象，我們看到了資料分析師的興起，許多研究預測，這一角色將成為未來的作業的主力軍，
很多想轉型做資料師的朋友，職業方向的轉變也并非一朝一夕的事情，你需要對這個行業有一定的了解，并匹配一下自己的知識和能力結構，
有很多還沒有入行的同學通常一個認知誤區：以為只要學了Python就可以做資料分析師，這是錯誤的！我們先來理解一下資料分析師的作業，
在不同行業資料分析從業人員的作業內容和職責：
從事資料分析的作業
- 學做日報
- 日銷、庫存類的表
- 產品銷售預測
- 庫存計算和預警
- 流量分析相關表
- 復盤
資料分析挖掘作業人員
- 給產品優化提供資料支持
- 驗證產品改進效果
- 為高層提供郵件和報表
互聯網+分析
- KPI指標監控
- 各種周期性報表
- 針對某一業務問題做分析報告
- 針對業務進行線下建模和分析
成為資料分析師有哪些要求？
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理論知識要寬泛，涉及數學、市場和技術，要求及對資料敏感，包括統計知識、市場研究、模型原理等，
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常規分析工具的使用，包括資料庫、資料挖掘、統計分析工具，常用軟體（Python、Excel、PPT、思維導圖）等等，
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有一定的業務理解能力，能理解業務背后的商業邏輯，因為只有理解了商業問題，才能轉換成資料分析的問題，從而滿足部門的要求，
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資料報告和資料可視化的能力，資料分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表達”，成效也會大打折扣，
現在大多作業都需要你擁有邏輯分析能力，尤其是對資料的分析理解，在資料化運營理念深入的今天，BAT這樣的大型互聯網公司強調全員參與資料化運營，把資料分析當作一種能力在培訓，也必定是未來趨勢，
怎么學呢？
今天就分享給大家這份位元組大佬開源分享的《Python資料分析實體》，從入門到精通成體系的一套教程，非常適合初學者以及想要進階的同學，
第1章 準備作業
第2章 引言
第3章 ipython：一種互動式計算和開發環境
- ipython基礎
- 內省
- 使用命令歷史
- 與作業系統互動
- 軟體開發工具
- ipython html notebook
- 利用ipython提高代碼開發效率的幾點提示
- 高級ipython功能
第4章 numpy基礎：陣列和矢量計算
- numpy的ndarray：一種多維陣列物件
- 通用函式：快速的元素級陣列函式
- 利用陣列進行資料處理
- 用于陣列的檔案輸入輸出
- 線性代數
- 亂數生成
- 范例：隨機漫步
第5章 pandas入門
- pandas的資料結構介紹
- 基本功能
- 匯總和計算描述統計
- 處理缺失資料
- 層次化索引
- 其他有關pandas的話題
第6章 資料加載、存盤與檔案格式
- 讀寫文本格式的資料
- 二進制資料格式
- 使用html和web api
- 使用資料庫
第7章 資料規整化：清理、轉換、合并、重塑
- 合并資料集
- 重塑和軸向旋轉
- 資料轉換
- 字串操作
- 示例：usda食品資料庫
第8章 繪圖和可視化
- matplotlib api入門
- pandas中的繪圖函式
- 繪制地圖：圖形化顯示海地地震危機資料
- python圖形化工具生態系統
第9章 資料聚合與分組運算
- groupby技術
- 資料聚合
- 分組級運算和轉換
- 透視表和交叉表
- 示例：2012聯邦選舉委員會資料庫
第10章 時間序列
- 日期和時間資料型別及工具
- 時間序列基礎
- 日期的范圍、頻率以及移動
- 時區處理
- …
第11章 金融和經濟資料應用
- 資料規整化方面的話題
- 分組變換和分析
- 更多示例應用
第12章 numpy高級應用
- ndarray物件的內部機理
- 高級陣列操作
- 廣播
- ufunc高級應用
- 結構化和記錄式陣列
- 更多有關排序的話題
- 高級陣列輸入輸出
- 性能建議
以上就是這份《Python資料分析實體》，大家學的時候完全不用擔心，其實我們每個人都天生資料敏感，自帶分析事物的天賦，只不過在沒有分析方法加持之前，我們憑的是經驗和直覺，
這份完整版的《Python資料分析實體》已經上傳至CSDN官方，朋友們如果需要可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼【免費獲取】，
你不必完全回爐重造，像開發程式一樣去學代碼、像考試一樣去背函式和方法，只需要一些業務的常識，像均值、極值、排序、相關性、中位數……
這些東西我們信手捏來的東西往往占據資料分析的絕大多數內容，你所學的只不過是實作這些的工具而已，
就像一個100行的資料，給任何一個智力正常的人，不用任何工具和編程技術，他也能獲得一份基本的結論，而工具則是讓我們在效率、可擴展性和實作維度方面得到更好的提升，僅此而已，
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標籤：python
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