你以为学了Python就能做数据分析师，实际上是……

数据分析师已经存在多年了，但是，对该职业的需求从2018年开始，对数据分析师的需求猛增，目前数据分析师的前景已然非常好！预计到2025年，「数据分析师」将成为需求最大的工作之一。

由于这种现象，我们看到了数据分析师的兴起。许多研究预测，这一角色将成为未来的工作的主力军。

很多想转型做数据师的朋友，职业方向的转变也并非一朝一夕的事情，你需要对这个行业有一定的了解，并匹配一下自己的知识和能力结构。

有很多还没有入行的同学通常一个认知误区：以为只要学了Python就可以做数据分析师。这是错误的！我们先来理解一下数据分析师的工作。

在不同行业数据分析从业人员的工作内容和职责：

从事数据分析的工作

• 学做日报
• 日销、库存类的表
• 产品销售预测
• 库存计算和预警
• 流量分析相关表
• 复盘

数据分析挖掘工作人员

• 给产品优化提供数据支持
• 验证产品改进效果
• 为高层提供邮件和报表

互联网+分析

• KPI指标监控
• 各种周期性报表
• 针对某一业务问题做分析报告
• 针对业务进行线下建模和分析

成为数据分析师有哪些要求？

1. 理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包括统计知识、市场研究、模型原理等。

2. 常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用软件（Python、Excel、PPT、思维导图）等等。

3. 有一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。

4. 数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。

现在大多工作都需要你拥有逻辑分析能力，尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念深入的今天，BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营，把数据分析当作一种能力在培训，也必定是未来趋势。

怎么学呢？

今天就分享给大家这份字节大佬开源分享的《Python数据分析实例》，从入门到精通成体系的一套教程，非常适合初学者以及想要进阶的同学。

第1章 准备工作

第2章 引言

第3章 ipython：一种交互式计算和开发环境

• ipython基础
• 内省
• 使用命令历史
• 与操作系统交互
• 软件开发工具
• ipython html notebook
• 利用ipython提高代码开发效率的几点提示
• 高级ipython功能

第4章 numpy基础：数组和矢量计算

• numpy的ndarray：一种多维数组对象
• 通用函数：快速的元素级数组函数
• 利用数组进行数据处理
• 用于数组的文件输入输出
• 线性代数
• 随机数生成
• 范例：随机漫步

第5章 pandas入门

• pandas的数据结构介绍
• 基本功能
• 汇总和计算描述统计
• 处理缺失数据
• 层次化索引
• 其他有关pandas的话题

第6章 数据加载、存储与文件格式

• 读写文本格式的数据
• 二进制数据格式
• 使用html和web api
• 使用数据库

第7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑

• 合并数据集
• 重塑和轴向旋转
• 数据转换
• 字符串操作
• 示例：usda食品数据库

第8章 绘图和可视化

• matplotlib api入门
• pandas中的绘图函数
• 绘制地图：图形化显示海地地震危机数据
• python图形化工具生态系统

第9章 数据聚合与分组运算

• groupby技术
• 数据聚合
• 分组级运算和转换
• 透视表和交叉表
• 示例：2012联邦选举委员会数据库

第10章 时间序列

• 日期和时间数据类型及工具
• 时间序列基础
• 日期的范围、频率以及移动
• 时区处理
• …

第11章 金融和经济数据应用

• 数据规整化方面的话题
• 分组变换和分析
• 更多示例应用

第12章 numpy高级应用

• ndarray对象的内部机理
• 高级数组操作
• 广播
• ufunc高级应用
• 结构化和记录式数组
• 更多有关排序的话题
• 高级数组输入输出
• 性能建议

以上就是这份《Python数据分析实例》，大家学的时候完全不用担心，其实我们每个人都天生数据敏感，自带分析事物的天赋，只不过在没有分析方法加持之前，我们凭的是经验和直觉。

这份完整版的《Python数据分析实例》已经上传至CSDN官方，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码【免费获取】。

你不必完全回炉重造，像开发程序一样去学代码、像考试一样去背函数和方法，只需要一些业务的常识，像均值、极值、排序、相关性、中位数……

这些东西我们信手捏来的东西往往占据数据分析的绝大多数内容，你所学的只不过是实现这些的工具而已。

就像一个100行的数据，给任何一个智力正常的人，不用任何工具和编程技术，他也能获得一份基本的结论，而工具则是让我们在效率、可扩展性和实现维度方面得到更好的提升，仅此而已。