數據整理師python

Ⅰ python數據分析師需要掌握什麼技能

首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助

Ⅱ python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。

Python數據分析，主要需要學習以下內容：

1、Python語法基礎

2、Python數據分析擴展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬蟲基礎（非必須，但可以提升興趣）

4、Python數據探索及預處理

5、Python機器學習

python的下載和安裝環境：難點主要是在環境的安裝上，很多小白往往一腔熱血但是面對環境安裝的時候就泄了氣，因為我會用Anaconda為例進行環境的安裝，同時我建議初學者不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。

數據類型：python的數據類型比較簡單，基本上就可以分為兩大類——數值和字元串。

• 數值：數值是python最基礎的數據類型，也是我們賦值給變數時最常用的形式，主要包括整型、布爾型等。

• 字元串：也就是文本數據，在python中一般用引號來定義，可以通過python進行拼接和重疊，實現文本數據的處理；

• 索引和切片：索引是有序列每個子元素在序列的位置，切片就是對序列的部分截取。

數據結構：python的數據結構可以分為四種，列表、元組、字典、集合。

• 列表：用中括弧表示，可以容納任何對象元素，包括字元串，而且每個元素都可以變化；

• 元組：其實就是一個固定的列表，初始化元素的值是絕對不能變化的；

• 字典：可以理解為現實的字典，通過查找拼音（鍵）就能找到這個讀音的所有字（數值）；中

• 集合：數學上的概念，每個集合中的元素是無序的，不可重復的對象；

數據分析的目的是從數據里找規律，因此想要掌握python必須要學習一些基礎的數理理論，這是成為一個數據分析師必備的能力。對於python來說，其涉及的數理統計學基礎主要由演算法、統計學、概率論等

sql是python的基礎，如果你已經掌握了SQL，那麼這一章你就可以直接跳過，那麼你就要好好學習這部分的內容，因為sql是入門python的關鍵基礎，同時它也是每個數據分析師必備的技能，主要目的是用sql來進行增刪改查等操作，對數據進行篩選。

以上的回答希望對你有所幫助

Ⅲ 新手Python數據分析如何入門

1、數據獲取Python具有靈活易用，便利讀寫的特點，其能夠非常便利地調用資料庫和本地的數據，同時，Python也是當下網路爬蟲的首選東西。Scrapy爬蟲，Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，能夠用於數據挖掘、監測和自動化測驗。
2、數據整理NumPy供給了許多高檔的數值編程東西，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司運用，以及核心的科學核算組織如：Lawrence
Livermore，NASA用其處理一些原本運用C++，Fortran或Matlab等所做的使命。PandasPandas是根據NumPy的一種東西，該東西是為了處理數據剖析使命而創立的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型，供給了高效地操作大型數據集所需的東西。pandas供給了大量能使咱們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強壯而高效的數據剖析環境的重要因素之一。
3、建模剖析Scikit-learn從事數據剖析建模必學的包，供給及匯總了當時數據剖析范疇常見的演算法及處理問題，如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型挑選、特徵工程。
4、數據可視化如果在Python中看可視化，你可能會想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一個類似的包，這是用於統計可視化的包。關於自學python入門，Python數據剖析怎麼入門，以上就是一個根本的學習路線規劃了。

Ⅳ Python數據分析師主要做什麼Python基礎

伴隨著大數據時代的到來，Python的熱度居高不下，已成為職場人士必備的技能，它不僅可以從事網路爬蟲、人工智慧、Web開發、游戲開發等工作，還是數據分析的首選語言。那麼問題來了，利用Python數據分析可以做什麼呢?簡單來講，可以做的事情有很多，具體如下。

第一、檢查數據表

Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Lsnull是Python中檢查空置的函數，你可以對整個數據進行檢查，也可以單獨對某一列進行空置檢查，返回的結果是邏輯值，包括空置返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。

第二，數據表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包括空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是asstype函數，用來更改數據格式，Rename是更改名稱的函數，drop_plicate函數函數重復值，replace函數實現數據轉換。

第三，數據預處理

數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組以及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。

第四，數據提取

主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標准值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提取數據意外，還可以按照具體的條件進行提取。

第五，數據篩選匯總

Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。

Ⅳ python數據分析師要學什麼

數據分析師 是數據師Datician['det???n]的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。1、數學知識（推薦學習：Python視頻教程）
數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。
對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。
而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
所以數據分析並非一定要數學能力非常好才能學習，只要看你想往哪個方向發展，數據分析也有偏「文」的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發展。
2、分析工具
對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。
對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。
3、編程語言
對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。
對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。
對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。
4、業務理解
業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。
對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。
對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
業務能力是優秀數據分析師必備的，如果你之前對某一行業已經非常熟悉，再學習數據分析，是非常正確的做法。剛畢業沒有行業經驗也可以慢慢培養，無需擔心。
4、邏輯思維
這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。
對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。
對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
5、數據可視化
數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。
對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。
對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。
6、協調溝通
對於初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。
7、快速學習
無論做數據分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。
快速學習非常重要，只有快速進入這一行業，才能搶佔先機，獲得更多的經驗和機會。如果你完全零基礎想要盡快進入數據分析行業，選擇一家專業的大數據培訓機構是個不錯的選擇。縮短學習周期，提高學習效率，時間即金錢！
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python數據分析師要學什麼的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

Ⅵ 學習pythonpython可以從事哪些職位

下面我們來說一下Python具體的工作崗位以及其崗位要求：

Python後台開發工程師：主要是負責搭建和改進平台產品的後台，並與前端開發工程師相互配合完成整體產品的開發工作。要求工程師具備至少一門Python Web開發框架（Tornado、Django、Flask等），了解並熟悉MySQL/Redis/MongoDB。還要熟悉分布式、微服務、高性能Web服務的開發。

Python爬蟲開發工程師：爬蟲開發工程師並非我們預想的那樣，只是負責為公司爬取相對應的數據內容。爬蟲開發工程師主要負責對傳統網頁、SNS及微博等各種網站信息高效採集與正確解析，然後對用戶數據進行整理分析，參與建模的構建，總結分析不同網站、網頁的結構特點及規律，負責爬蟲架構設計和研發，參與爬蟲核心演算法和策略優化研究。需要開發工程師熟悉了解robot規則、selenium、mitmproxy、pymouse等內容。當然作為爬蟲開發工程師一定要有一定的職業情況，所有工作都需要在合理合法的需求下進行。

Python全棧開發工程師：是指可以使用Python相關工具，獨立完成網站開發，稱之為全棧開發。全棧開發工程師需要掌握非常多的技能，包括：項目管理、前後端開發、界面設計、產品設計、資料庫開發、多端產品等等。

自動化運維工程師：是在基本的運維工作的基礎上，實現運維工作的自動化，並且對自動化程序進行優化提升。需要從業者在掌握基本的運營工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模塊。

自動化測試工程師：首要要完成測試的基本工作，包括測試計劃、測試用例、黑盒測試、性能測試等等。其次要是完成產品的自動化測試的部署以及維護工作，並且不斷嘗試新的方法，新的工具，以提高測試的效率。需要掌握Python以及selenium相關的技能。

數據分析師：指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。需要從業者了解行業相關業務知識、相關管理工作、掌握足夠的數據分析方法、了解數據分析工具使用、能夠完成數據分析建模等，工作內容偏重於分析，同樣也要掌握一定的開發能力，例如R語言和Python語言。

數據分析開發工程師：根據數據分析師的建模完成數據相關的開發工作，搭建倉庫、完成數據存儲、數據處理、計算處理以及報表開發等工作。需要從業者熟練應用資料庫、數據建模開發、Python相關數據科學知識等技能。

人工智慧開發工程師：根據企業人工智慧AI相關的開發需求，完成相應產品或者功能開發。需要從業者掌握充分的數據理論基礎、Python開發基礎、機器學習理論與實踐、深度學習理論與實踐、自然語言處理等一系列相關的開發技能。

Python游戲開發工程師：主要負責游戲服務端的邏輯開發。需要從業者掌握Python各種性能優化方法、soket網路編程知識、運維相關基礎知識、以及Python相關的游戲開發庫與框架。
此外還可以將Python開發相關工作按照崗位晉升分為初級Python開發工程師、中級Python開發工程師、高級Python開發工程師、項目經理、架構師、CTO等。主要是根據從業者工作年限，在某個就業方向的工作經驗以及解決問題的能力進行定位。

無論是哪個就業方向，扎實的學習好Python相關知識是重中之重，在互聯網行業，無論是大廠還是創業創新的公司，招聘人才的最核心要求是技術能力，只有自己的能力和崗位匹配的時候，才能獲得更多的工作機會。

Ⅶ 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的

大數據！大數據！其實是離不開數據二字，但是總體來講，自己之前對數據的認知是不太夠的，更多是在關注技術的提升上。換句話講，自己是在做技術，這些技術處理的是數據，而不能算是自己是在做數據的。大規模數據的處理是一個非常大的課題，但是這一點更偏向於是搞技術的。

與數據分析相關的Python庫很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，數據分析的操作包括數據的導入和導出、數據篩選、數據描述、數據處理、統計分析、可視化等等。接下來我們看一下如何利用Python完成數據的分析。
生成數據表
常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據，Python支持從多種類型的數據導入。在開始使用Python進行數據導入前需要先導入pandas庫，為了方便起見，我們也同時導入Numpy庫。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱、索引列、數據格式等等。
檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。