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七周速學數據分析（Python/R）
2018-12-11
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在之前我們學了很多的內容，今天我們來學習Python/R，這兩種編程語言對于數據分析師是十分有用的，一般來說，初級數據分析師和高級數據分析師的關鍵在于是否具備編程能力。而數據分析師里的數據挖掘、BI、爬蟲、可視化報表都需要用到編程。如果掌握一門優秀的編程語言，那將會使得數據分析工作效率得到提高。


正如標題所說，數據分析領域最熱門的兩大語言是R和Python。為什么是這兩種語言呢？這是因為這兩種語言都是比較簡單易學的，比較適合新手學習，而這兩種語言都是有很多優點的，R的優點是涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力有不逮，學習曲線比較陡峭。Python則是萬能的語言，適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以我們主要學習Python。


在學Python的時候，首先需要學會搭建數據分析的環境，而Anaconda是功能強大的數據科學工具。Python的語法相當簡潔，大家print出第一個hello world頂多需要半小時的時間。就像在Excel上進行運算一樣方便。


學會了搭建數據分析的環境之后，我們需要學習Python的數據結構，Python有三類數據結構，這三種數據分析結構有列表list，元組tuple，以及字典dict。萬變不離其宗，掌握這三種數據結構以及相對應的函數，足夠應付80%的分析場景。


而函數式編程為Python一大亮點，Python自身就提供不少豐富的函數。很多都和Excel的函數相通，掌握起來非常迅速。由此可見Python很容易上手。


我們學習了上面的內容，就需要去學習調取第三方包解決，那就需要使用第三方的函數。如果是一個頻繁使用的場景，而第三方依靠不了，就需要自己編一個函數。如果是臨時性的場景，我們寫代碼就不用寫的那么詳細了，只要能夠解決問題就可以了，畢竟分析師的代碼能力不要求工程師那么嚴格，所以Python的學習盡量以應用為主，不用像分析師那么嚴格。


對于沒有技術基礎的同學，第七周最吃力，既然走到了這一步，那么就一定要堅持下去，大家在學習完Python的時候，還需要融合前面學到的知識，可以根據經典案例自己做一個項目，然后和經典案例進行對比，及時分析出自己的不足并且汲取他人的經驗，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


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