1.1 Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

近些年來，數(shù)據(jù)分析和Python這兩個(gè)詞總是連在一起。那么，到底什么是數(shù)據(jù)分析？做數(shù)據(jù)分析為什么要選擇Python？Pandas之于Python意味著什么？本節(jié)就來回答這些問題。

1.1.1 數(shù)據(jù)分析的基本概念

首先，我們來聊聊“什么是數(shù)據(jù)分析”這個(gè)常看常新的話題。

從定義上來看，數(shù)據(jù)分析是指通過工具處理和分析，從數(shù)據(jù)中得到有價(jià)值的洞察，給出建議并持續(xù)追蹤的過程。

整個(gè)過程可以分為6個(gè)階段：明確分析目標(biāo)—數(shù)據(jù)獲取—數(shù)據(jù)清洗—數(shù)據(jù)分析—結(jié)論輸出—追蹤驗(yàn)證。

1）明確分析目標(biāo)：在展開分析之前，明確分析目標(biāo)非常重要，甚至決定了分析的整體走向。最原始的需求方是誰？想解決什么問題？他描述的需求能否解決本質(zhì)問題？如果不能，需求應(yīng)該做怎樣的調(diào)整？只有先和需求方多溝通，用一系列靈魂拷問找到最本質(zhì)的分析目標(biāo)，才能讓分析有的放矢。

2）數(shù)據(jù)獲取：從內(nèi)外部獲取數(shù)據(jù)，內(nèi)部可以直接從數(shù)據(jù)庫或留存的文件中獲取，外部一般依賴于爬蟲或付費(fèi)購買。

3）數(shù)據(jù)清洗：原始數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)有各種問題，例如存在缺失值、重復(fù)值、格式錯(cuò)誤、極端異常值等。我們需要清洗數(shù)據(jù)來解決這些問題，保證數(shù)據(jù)的“干凈整潔”。

4）數(shù)據(jù)分析：利用合適的工具對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步處理和分析，包括建立模型、進(jìn)行描述性分析、進(jìn)行探索性分析等。需要注意的是，一切分析都要始終圍繞分析目標(biāo)進(jìn)行。

5）結(jié)論輸出：整理并匯總上一步數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，用可視化的方式來呈現(xiàn)，并提煉出最關(guān)鍵的結(jié)論和建議。在結(jié)論輸出的過程中，和需求方多輪溝通，適當(dāng)引入業(yè)務(wù)的視角，避免就數(shù)論數(shù)。

6）追蹤驗(yàn)證：給出建議并不是最后一步，數(shù)據(jù)分析師需要追蹤建議的執(zhí)行結(jié)果。建議被采納了多少？執(zhí)行效果具體怎樣？有哪些經(jīng)驗(yàn)或者問題可以總結(jié)？在復(fù)盤中驗(yàn)證和進(jìn)步。

基于數(shù)據(jù)分析，我們可以量化決策、診斷現(xiàn)狀、挖掘原因、預(yù)測未來，真正做到點(diǎn)“數(shù)”成金。

正如武林中的絕世劍客都有一把絕世好劍一樣，一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師要想大顯身手，也需要一把趁手的“武器”。接下來，我們一起來認(rèn)識(shí)下這把“武器”——Python。

1.1.2 為什么選擇Python

很多讀者在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的過程中，都糾結(jié)過“到底應(yīng)該學(xué)什么數(shù)據(jù)分析工具”這個(gè)問題。市面上數(shù)據(jù)處理、分析、可視化相關(guān)的工具非常多，比如Excel、R語言、SQL和Python等。這些工具各有各的優(yōu)勢和應(yīng)用場景，而Python憑借極其豐富的、導(dǎo)入即用的數(shù)據(jù)分析庫以及極強(qiáng)的拓展性，成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域非常流行的工具之一。

基于Python，我們可以爬取數(shù)據(jù)，可以根據(jù)需求輕松地對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，可以繪制炫酷的圖表，還可以把分析好的數(shù)據(jù)結(jié)果做成報(bào)表并自動(dòng)用郵件發(fā)送給相關(guān)的同事，功能強(qiáng)大又便利。

1.1.3 Pandas和Python的關(guān)系

Python的強(qiáng)大之處在于非常靈活，而且有豐富的工具包（Python中常叫作庫）。做個(gè)類比，如果把Python當(dāng)作一種萬能的材料，有大神已經(jīng)用Python打造出很多工具，例如汽車、空調(diào)、電腦。當(dāng)我們要開車的時(shí)候，不用再花時(shí)間了解汽車的構(gòu)造與組裝原理，更不用自己重新制造汽車，只需要明確目的地，啟動(dòng)后控制好方向盤、油門和制動(dòng)系統(tǒng)就好。

Pandas就是基于Python打造的專門用來做數(shù)據(jù)處理和分析的“超級(jí)跑車”，它把數(shù)據(jù)處理的底層原理和復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)過程已經(jīng)封裝好了，我們導(dǎo)入直接調(diào)用就好。所以，Pandas學(xué)習(xí)的重點(diǎn)在于掌握駕駛這輛“跑車”的核心技巧。

準(zhǔn)備好，我們一起上車吧！