Python数据分析大纲

千言万语不如一张图，先上图。图中的大纲都是去掉了数据分析中不常见的部分，掌握了这些，进行一遍全流程的数据分析完全不在话下。

接触过R语言的人肯定对众多的库感到很头疼，虽然Python库也不少，但入门其实你就只需要掌握图中的几个库就够了。等你掌握了图中的库，你也就熟悉了Pyhton思想，接下来如何专研也就有自己的想法了。

那要如何学习图中的这些知识点呢？对于喜欢直接看书的人，我在《建立数据分析体系的完整书单，书不在多而在于精，尤其是第一本》一文中列出来Python的两本书单：《利用Python进行数据分析》和《Python学习手册》。我所列书单的原则都是只推荐通识导读类书籍，至于具体细节的知识靠搜索引擎会更有效。

那对于不喜欢看书，也不想花钱买书的人要怎么办呢？

别急，我推荐两个很经典很有用的网站，尤其是第一个。

Python学习网站

（1）阿里天池

阿里天池是数据爱好者集中地，它里面虽然核心是举办机器学习竞赛的平台，但里面也有着很多整理好好的学习资料。

正如图中所列，在天池的学习平台，有着一条路线清晰的学习路径。如果只是想学习Python做数据分析，那学习完它里面的数据分析入门、数据分析进阶、数据可视化、数据分析实战这四部分就可以出师了。

阿里天池相比下文要介绍的Kaggle的优势之处在于，一它是中文网站，阅读会无障碍；二是学习内容整理的非常有逻辑，按照顺序学完你就完全入门了。

（2）Kaggle

这个平台也是为人所熟知的一个数据竞赛平台，但它有些不太适合的地方就是这是国外的网站，网站内容是全英文。如果英语阅读不成问题，那完全可以多进去看看，像经典的泰坦尼克号生存预测就是出自这里面的入门学习竞赛。

Kaggle有着大量的数据集和参赛者的代码，当你想练手时，一是可以直接在里面找数据，二是可以通过观看其他人的代码来学习大家的分析思路和代码用法，绝对可以让你受益匪浅的。

不管是进行数据分析的进阶还是机器学习的实践，Kaggle绝对是一个不容错过的选择！

搜索其实不用多说的，因为你想了解哪个点就搜索哪个点。譬如，等学习完Python基础知识后，发现要了解下类、生成器、迭代器等概念时，百度或知乎搜索就够了。

但是呢，需要额外指出的是，在学习某些库时，可以先直接搜索进去该库的主页，例如机器学习Scikit-learn库的主页就有很多知识点可以学习。

总之呢，善用搜索引擎。

除了买书，倘若还需要花钱学习类似于Python的工具软件，我是极力反对的。没那个必要，一本通识导读类经典书籍和搜索引擎完全足矣。