本文目录
- 使用python做数据分析，掌握调包分析数据足够了吗
- python做数据分析师应该学什么
- python做数据分析相对于传统数据分析究竟强在哪
- 想做数据分析是学python还是学大数据
- 如何利用Python做人群相似度数据分析
使用python做数据分析，掌握调包分析数据足够了吗
远远不够，无论是Python包调的多溜，还是其他的作图软件图画的多漂亮，终究只是工具。数据分析的目的是什么，目的是根据数据洞察，通过分析的手段，为企业做出迅捷、高质、高效的决策提供可量化的依据。
这就必须对业务有很深的理解，用数据把业务的现状描述清楚，从企业当前业务所处现状里挖掘出有价值的点，及时发现当前业务所存在的问题，这是浅层分析，一般数据分析师只能达到这种程度。
而更优秀的数据分析师，则对业务有更深的理解，能够通过数据提出切实有效的解决方案，利用数据分析的方式提升好的数字，降低坏的数字，这样才能让数据发挥真正的价值，当然更能引起领导层的重视。
python做数据分析师应该学什么
你好，作为一名专门学python数据分析的程序员，希望我的回答能对你有所帮助。
python数据分析师是近年来最热门的专业之一，以高薪，高人才缺口为特点，得到大部分程序员的青睐。主要需要学习以下方面的技能。
1，python语法，正则表达式，数据库等基础知识。python数据分析主要以python作为编程语言，对python的基础知识学习是很重要的。
2，python爬虫知识，python爬虫作为数据分析的数据采集端，需要掌握数据的采集相关知识。比如urllib库以及爬虫框架scrapy等使用。
3，数学知识，python数据分析对数学知识的运用是非常多，包括统计学，概率论，高数，线代，矩阵等等，还需要学习机器学习相关算法，数据分析中很多对数据的处理都会涉及机器学习的知识。
4，numpy pandas matplotlib，这是python数据分析最常用的三大库，包含了数据的计算，数据的处理，数据的可视化等等。是python数据分析的强有力工具。
5，数据可视化，主要包括一些基本的统计图的绘制，比如条形图，柱状图，散点图。还有一些进阶绘图，比如分位数图，相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化
上面大致是一个python数据分析的学习路线，包含了基础知识的学习和数据分析工具的使用。希望对你有所帮助。
关注@渝村小泽 每天分享IT知识和求职
我是@渝村小泽 欢迎一起讨论IT知识
python做数据分析相对于传统数据分析究竟强在哪
传统的数据分析一般指通过Excel、SPSS或者SAS等工具，基于传统的统计分析方法，对数据进行分析。
相比Excel，Python能够处理更大的数据集，还能够建立复杂的机器学习模型。总结一下，用Python进行数据分析相对于传统数据分析有以下三点优势：
丰富的数据分析扩展包
Python有丰富的用于数据分析的第三方库，例如Numpy、Pandas、Matplotlib、PyMySQL等。
Numpy：开源的数值计算框架，能够处理向量、矩阵等各种问题，相当于一个迷你MATLAB，小巧而且免费！
Pandas：基于Numpy构建，为时间序列分析提供了很好的支持，对于数据的预处理、连接外部数据文件等有强大的支持，借助于Pandas，Python可以很方便地连接外部数据源，例如csv、xlsx、json等文件。
Matplotlib：一个优秀的数据可视化库，能够绘制常用的数据分析图表，还能够绘制三维图形。
PyMySQL：可以让Python很方便地连接MySQL数据库，对数据库中的数据进行分析。
简单来说，Excel能做到的Python都能做到，但是Excel不能进行强大的编程及复杂的分析。但要说明的是，有些情况下，Python虽然能做到，但是不如Excel方便。
强大的机器学习算法库
很多数据分析问题，光凭传统的统计分析方法已经无法解决，还需要借助于更强大的机器学习算法，而Python中的scikit-learn几乎能够实现所有的机器学习算法，调用起来非常方便。
监督学习算法：线性回归，分类算法如K近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM及集成学习方法。
无监督学习算法：聚类分析、关联分析。
大数据平台下的分析
随着数据量的日益增多，很多公司采用大数据技术来处理数据，如Hadoop、Spark等。
Python结合Spark，能够在大数据平台下进行海量数据的分析与挖掘。
最后，也是最重要的，Python是免费的，绝大多数数据分析工具都是收费的，而且价格不低。
综上，Python在数据科学领域很受欢迎！
想做数据分析是学python还是学大数据
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，数据分析是大数据技术体系当中的一个重要组成部分，所以未来要想在数据分析领域走得更远，应该对大数据整体的技术体系有一个全面的了解，涉及到数据采集、数据存储、数据呈现、数据安全和数据应用等。
数据分析当前有两种常见的方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，当前统计学方式有一套比较完整的技术体系，相关内容的学习也会更容易一些，而机器学习方式对于初学者的要求相对高一些，往往需要初学者具有一定的编程基础和数学基础。
Python语言在数据分析领域的应用比较广泛，采用机器学习的方式进行数据分析，往往也需要采用Python语言来完成算法实现和落地应用，所以学习数据分析从Python语言开始学起也是比较常见的选择。由于Python语言本身的语法结构比较简单，而且Python语言自身的库也比较丰富，所以即使没有编程基础的人也可以顺利入门Python语言。
初学者学习完Python语言的基本语法之后，可以进一步学习机器学习知识，可以从一些经典的算法开始学起，比如决策树、k-mean、朴素贝叶斯等等，然后基于Python语言来完成这些算法的实现、训练、验证和应用步骤。当然，这个过程最好能够结合一些实际的应用场景，这会积累不少实践操作经验。
在入门机器学习知识之后，可以进一步学习一下大数据平台知识，整个大数据技术体系往往都以大数据平台为基础，所以掌握大数据平台对于数据分析人员的工作开展还是比较重要的。对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark开始学起，相关的学习案例也比较多。
最后，学习数据分析知识一定要重视行业知识的积累，大数据分析往往与行业场景关系密切，掌握行业知识对于数据分析的过程也有非常直接的影响。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
如何利用Python做人群相似度数据分析
。
1、首先你要了解Python语言的整个架构和一些基本概念，也就是所说的Python入门，这里推荐资料：简明 Python 教程，很适合初学者，概念的讲解简单明了。还有大量的练习，跟着做会有很快的提高。2、基本了解了python后，还要学习一些用于数据分析的工具，也就是一些基于python的科学计算库。赞同 杜客答案中提到的SciPy系列工具，尤其是NumPy工具包，可以说是用Python进行数据分析的最常用的。另外对于数据分析，少不了数据的可视化（也就是画图），首选matplotlib: python plotting，在Linux下非常好用，画出来的图很漂亮。还有一个工具包scikit-learn: machine learning in Python，这个工具包主要针对机器学习领域进行数据分析的，里面大量的实例。几乎各种数据分析方法在里面都能找到相应的实现，一些程序有针对性的修改一下就可以了。
