A. python想要從事數據分析工作，都要學習哪些知識
就目前來說Python是人工智慧的最佳編程語言，想要從事數據分析的話需要學習以下知識：
1、熟練Python語言基礎，掌握數據分析建模理論、熟悉數據分析建模過程；
2、熟練NumPy、SciPy和Pandas數據分析工具的使用；特別是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一種數據分析的包，而Numpy是一個可以藉助Python實現科學計算的包，可以計算和儲存大型矩陣。
3、熟練掌握數據可視化工具，結合Python學習統計學、結合Excel學習SQL，然後結合Excel數據分析來學習numpy、pandas等以及數據可視化。
B. python怎麼分析數據
python怎麼分析數據？
在不同的場景下通常可以採用不同的數據分析方式，比如對於大部分職場人來說，Excel可以滿足大部分數據分析場景，當數據量比較大的時候可以通過學習資料庫知識來完成數據分析任務，對於更復雜的數據分析場景可以通過BI工具來完成數據分析。通過工具進行數據分析一方面比較便捷，另一方面也比較容易掌握。
但是針對於更加開放的數據分析場景時，就需要通過編程的方式來進行數據分析了，比如通過機器學習的方式進行數據分析，而Python語言在機器學習領域有廣泛的應用。採用機器學習的方式進行數據分析需要經過五個步驟，分別是數據准備、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用。
採用機器學習進行數據分析時，首先要了解一下常見的演算法，比如knn、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等等，這些演算法都是機器學習領域非常常見的演算法，也具有比較廣泛的應用場景。當然，學習這些演算法也需要具備一定的線性代數和概率論基礎。學習不同的演算法最好結合相應的應用場景進行分析，有的場景也需要結合多個演算法進行分析。另外，通過場景來學習演算法的使用會盡快建立畫面感。
採用Python進行數據分析還需要掌握一系列庫的使用，包括Numpy（矩陣運算庫）、Scipy（統計運算庫）、Matplotpb（繪圖庫）、pandas（數據集操作）、Sympy（數值運算庫）等庫，這些庫在Python進行數據分析時有廣泛的應用。
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C. python可以做數據分析嗎
Python已成為數據分析和數據科學事實上的標准語言和標准平台之一。
下面是Python生態系統為數據分析師和數據科學家提供的常用程序庫。
NumPy：這是一個通用程序庫，不僅支持常用的數值數組，同時提供了用於高效處理這些數組的函數。
SciPy：這是Python的科學計算庫，對NumPy的功能進行了大量擴充，同時也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾經共享基礎代碼，後來分道揚鑣了。
Pandas：這是一個用於數據處理的程序庫，不僅提供了豐富的數據結構，同時為處理數據表和時間序列提供了相應的函數。
Matplotlib：這是一個2D繪圖庫，在繪制圖形和圖像方面提供了良好的支持。當前，Matplotlib已經並入SciPy中並支持NumPy。
IPython：這個庫為Python提供了強大的互動式Shell，也為Jupyter提供了內核，同時還支持互動式數據可視化功能。
Jupyter Notebook：它提供了一個基於Web的互動式shell，可以創建和共享支持可實時代碼和可視化的文檔。Jupyter Notebook通過IPython提供的內核支持多個版本的Python。
python可以說是數據分析一大利器。
D. python數據分析之主成分分析
主成分分析，又稱PCA,是指將多個變數通過線性變換以後選出較少個重要變數的一種多元統計方法。
主成分分析計算步驟：
1、計算協方差矩陣
2、求出相應的特徵值及相應的正交化單位向量
3、選擇主成分
4、計算主成分載荷
5、計算主成分得分
E. Python數據分析： 初識Pandas，理解Pandas實現和原理
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01 重要的前言
這段時間和一些做數據分析的同學閑聊，我發現數據分析技能入門階段存在一個普遍性的問題，很多憑著興趣入坑的同學，都能夠很快熟悉Python基礎語法，然後不約而同的一頭扎進《利用Python進行數據分析》這本經典之中，硬著頭皮啃完之後，好像自己什麼都會了一點，然而實際操作起來既不知從何操起，又漏洞百出。
至於原因嘛，理解不夠，實踐不夠是兩條老牌的攔路虎，只能靠自己來克服。還有一個非常有意思且經常被忽視的因素——陷入舉三反一的懵逼狀態。
什麼意思呢？假如我是個旱鴨子，想去學游泳，教練很認真的給我剖析了蛙泳的動作，扶著我的腰讓我在水裡劃拉了5分鍾，接著馬上給我講解了蝶泳，又是劃拉了5分鍾，然後又硬塞給我潛泳的姿勢，依然是劃拉5分鍾。最後，教練一下子把我丟進踩不到底的泳池，給我吶喊助威。
作為一個還沒入門的旱鴨子，教練傾囊授了我3種游泳技巧，讓我分別實踐了5分鍾。這樣做的結果就是我哪一種游泳技巧也沒學會，只學會了喝水。當一個初學者一開始就陷入針對單個問題的多種解決方法，而每一種方法的實踐又淺嘗輒止，在面對具體問題時往往會手忙腳亂。
拿Pandas來說，它的多種構造方式，多種索引方式以及類似效果的多種實現方法，很容易把初學者打入舉三反一的懵逼狀態。所以，盡量避開這個坑也是我寫Pandas基礎系列的初衷，希望通過梳理和精簡知識點的方式，給需要的同學一些啟發。目前暫定整個基礎系列分為4篇，基礎篇過後便是有趣的實戰篇。
下面開始進入正題（我真是太嘮叨了）。
02 Pandas簡介
江湖上流傳著這么一句話——分析不識潘大師（PANDAS），縱是老手也枉然。
Pandas是基於Numpy的專業數據分析工具，可以靈活高效的處理各種數據集，也是我們後期分析案例的神器。它提供了兩種類型的數據結構，分別是DataFrame和Series，我們可以簡單粗暴的把DataFrame理解為Excel裡面的一張表，而Series就是表中的某一列，後面學習和用到的所有Pandas騷操作，都是基於這些表和列進行的操作（關於Pandas和Excel的形象關系，這里推薦我的好朋友張俊紅寫的《對比EXCEL，輕松學習Python數據分析》)。
這里有一點需要強調，Pandas和Excel、SQL相比，只是調用和處理數據的方式變了，核心都是對源數據進行一系列的處理，在正式處理之前，更重要的是謀定而後動，明確分析的意義，理清分析思路之後再處理和分析數據，往往事半功倍。
03 創建、讀取和存儲
1、創建
在Pandas中我們想要構造下面這一張表應該如何操作呢？
別忘了，第一步一定是先導入我們的庫——import pandas as pd
構造DataFrame最常用的方式是字典+列表，語句很簡單，先是字典外括，然後依次打出每一列標題及其對應的列值（此處一定要用列表），這里列的順序並不重要：
左邊是jupyter notebook中dataframe的樣子，如果對應到excel中，他就是右邊表格的樣子，通過改變columns,index和values的值來控制數據。
PS,如果我們在創建時不指定index，系統會自動生成從0開始的索引。
2、 讀取
更多時候，我們是把相關文件數據直接讀進PANDAS中進行操作，這里介紹兩種非常接近的讀取方式，一種是CSV格式的文件，一種是EXCEL格式（.xlsx和xls後綴）的文件。
讀取csv文件：
engine是使用的分析引擎，讀取csv文件一般指定python避免中文和編碼造成的報錯。而讀取Excel文件，則是一樣的味道：
非常easy，其實read_csv和read_excel還有一些參數，比如header、sep、names等，大家可以做額外了解。實踐中數據源的格式一般都是比較規整的，更多情況是直接讀取。
3、存儲
存儲起來一樣非常簡單粗暴且相似：
04 快速認識數據
這里以我們的案例數據為例，迅速熟悉查看N行，數據格式概覽以及基礎統計數據。
1、查看數據，掐頭看尾
很多時候我們想要對數據內容做一個總覽，用df.head()函數直接可以查看默認的前5行，與之對應，df.tail()就可以查看數據尾部的5行數據，這兩個參數內可以傳入一個數值來控制查看的行數，例如df.head(10)表示查看前10行數據。
2、 格式查看
df.info()幫助我們一步摸清各列數據的類型，以及缺失情況：
從上面直接可以知道數據集的行列數，數據集的大小，每一列的數據類型，以及有多少條非空數據。
3、統計信息概覽
快速計算數值型數據的關鍵統計指標，像平均數、中位數、標准差等等。
我們本來有5列數據，為什麼返回結果只有兩列？那是因為這個操作只針對數值型的列。其中count是統計每一列的有多少個非空數值，mean、std、min、max對應的分別是該列的均值、標准差、最小值和最大值，25%、50%、75%對應的則是分位數。
05 列的基本處理方式
這里，我們採用SQL四大法寶的邏輯來簡單梳理針對列的基本處理方式——增、刪、選、改。
溫馨提示：使用Pandas時，盡量避免用行或者EXCEL操作單元格的思維來處理數據，要逐漸養成一種列向思維，每一列是同宗同源，處理起來是嗖嗖的快。
1、增
增加一列，用df[『新列名』] = 新列值的形式，在原數據基礎上賦值即可：
2、刪：
我們用drop函數制定刪除對應的列，axis = 1表示針對列的操作，inplace為True，則直接在源數據上進行修改，否則源數據會保持原樣。
3、選：
想要選取某一列怎麼辦？df[『列名』]即可：
選取多列呢？需要用列表來傳遞：df[[『第一列』,『第二列』,『第三列』…]]
4、 改：
好事多磨，復雜的針對特定條件和行列的篩選、修改，放在後面結合案例細講，這里只講一下最簡單的更改：df[『舊列名』] = 某個值或者某列值，就完成了對原列數值的修改。
06 常用數據類型及操作
1、字元串
字元串類型是最常用的格式之一了，Pandas中字元串的操作和原生字元串操作幾乎一毛一樣，唯一不同的是需要在操作前加上".str"。
小Z溫馨提示：我們最初用df2.info()查看數據類型時，非數值型的列都返回的是object格式，和str類型深層機制上的區別就不展開了，在常規實際應用中，我們可以先理解為object對應的就是str格式，int64對應的就是int格式，float64對應的就是float格式即可。
在案例數據中，我們發現來源明細那一列，可能是系統導出的歷史遺留問題，每一個字元串前面都有一個「-」符號，又丑又無用，所以把他給拿掉：
一般來說清洗之後的列是要替換掉原來列的：
2、 數值型
數值型數據，常見的操作是計算，分為與單個值的運算，長度相等列的運算。
以案例數據為例，源數據訪客數我們是知道的，現在想把所有渠道的訪客都加上10000，怎麼操作呢？
只需要選中訪客數所在列，然後加上10000即可，pandas自動將10000和每一行數值相加，針對單個值的其他運算（減乘除）也是如此。
列之間的運算語句也非常簡潔。源數據是包含了訪客數、轉化率和客單價，而實際工作中我們對每個渠道貢獻的銷售額更感興趣。（銷售額 = 訪客數 X 轉化率 X 客單價）
對應操作語句：df[『銷售額』] = df[『訪客數』] * df[『轉化率』] * df[『客單價』]
但為什麼瘋狂報錯？
導致報錯的原因，是數值型數據和非數值型數據相互計算導致的。PANDAS把帶「%」符號的轉化率識別成字元串類型，我們需要先拿掉百分號，再將這一列轉化為浮點型數據：
要注意的是，這樣操作，把9.98%變成了9.98，所以我們還需要讓支付轉化率除以100，來還原百分數的真實數值：
然後，再用三個指標相乘計算銷售額：
3、時間類型
PANDAS中時間序列相關的水非常深，這里只對日常中最基礎的時間格式進行講解，對時間序列感興趣的同學可以自行查閱相關資料，深入了解。
以案例數據為例，我們這些渠道數據，是在2019年8月2日提取的，後面可能涉及到其他日期的渠道數據，所以需要加一列時間予以區分，在EXCEL中常用的時間格式是』2019-8-3』或者』2019/8/3』，我們用PANDAS來實現一下：
在實際業務中，一些時候PANDAS會把文件中日期格式的欄位讀取為字元串格式，這里我們先把字元串』2019-8-3』賦值給新增的日期列，然後用to_datetime()函數將字元串類型轉換成時間格式：
轉換成時間格式（這里是datetime64）之後，我們可以用處理時間的思路高效處理這些數據，比如，我現在想知道提取數據這一天離年末還有多少天（『2019-12-31』），直接做減法（該函數接受時間格式的字元串序列，也接受單個字元串）：
F. 怎樣用 Python 進行數據分析
做數據分析，首先你要知道有哪些數據分析的方法，然後才是用Python去調用這些方法
那Python有哪些庫類是能做數據分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要裝一個anaconda套件，它包含了幾乎所有的Python數據分析工具，
之後再學怎麼分析。
G. python數據分析可以做什麼工作
現在互聯網發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧的首選編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。
學完python可以應用於以下領域：
①Web 和 Internet開發
②科學計算和統計
③人工智慧
④桌面界面開發
⑤軟體開發
⑥後端開發
⑦網路爬蟲
可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數據工程師等等！
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
