在数据分析领域，python 是一个绕不开的知识和工具，如果不会用 python 就很难说自己会数据分析，但是最近很多想要入门数据分析的小白经常问我，Python 怎么入门？Python 虽然被称作是 “最简洁的语言”，但是它终究还是一门编程语言，想要入门还需要掌握一些基础知识和技巧。

为此，我先列上一个学习计划，在接下来的一个月里会根据学习计划，整理、梳理出 Python 的入门学习知识，对于那些想要学习 Python 的同学们提供一个参考：

1. 初始 python 基础
2. python 的数理统计理论
3. sql 的学习
4. python 的语法基础
5. 用 python 实现数据可视化
6. 数据分析实战

一、初识 python 基础

在这一章里，主要是介绍我们为什么要用 python 进行数据分析，以及 python 需要掌握的一些基础知识，我们能够用 python 做什么？在第一章里，让大家在感性的认知上首先了解一下这个分析工具，主要涵盖的内容包括 python 的下载与环境安装、数据类型介绍和内置数据结构介绍：

python 的下载和安装环境：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用 Anaconda 为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有 IDE 功能的集成开发环境，比如 Eclipse 插件等。

数据类型：python 的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类 —— 数值和字符串。

• 数值：数值是 python 最基础的数据类型，也是我们赋值给变量时最常用的形式，主要包括整型、布尔型等。
• 字符串：也就是文本数据，在 python 中一般用引号来定义，可以通过 python 进行拼接和重叠，实现文本数据的处理；
• 索引和切片：索引是有序列每个子元素在序列的位置，切片就是对序列的部分截取。

数据结构： python 的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。

• 列表：用中括号表示，可以容纳任何对象元素，包括字符串，而且每个元素都可以变化；
• 元组：其实就是一个固定的列表，初始化元素的值是绝对不能变化的；
• 字典：可以理解为现实的字典，通过查找拼音（键）就能找到这个读音的所有字（数值）；中
• 集合：数学上的概念，每个集合中的元素是无序的，不可重复的对象；

二、python 的数理统计理论

数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握 python 必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于 python 来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等，在这一章里我会进行简单的介绍：

• 矩阵理论 ----- 线性代数
• 导数、偏导、凹凸函数 ----- 微积分
• 正态分布、偏态、峰度 ----- 概率论
• 量化分析、推断 ----- 统计学
• 描述统计和推断统计 ----- 数理统计

三、SQL 的学习

sql 是 python 的基础，如果你已经掌握了 SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为 sql 是入门 python 的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用 sql 来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。

四、python 的语法基础

这一部分主要是对 python 的基础语法进行讲解，这一部分是学习 python 的关键，只要能够熟悉掌握各种语法和语句，基本上就学会了 python，当然这一部分只是进行简单的入门，更加进阶的语法暂时不会涉及。

• Python 语句的缩进
• Python 的多行语句
• Python 引号
• Python 标识符
• Python 关键字
• Python 变量
• 变量声明并赋值示例

五、用 python 实现数据可视化

在这一章里，我会简单讲解一下如何利用 python 的 matplotlib 进行数据可视化的操作，python 中有着非常优秀的可视化库，进行可视化制作也是数据分析必备的能力之一，在这一部分中我会使用几种不同数据图表来讲解基于 matplotlib 的数据可视化。

• Bar（柱状图 / 条形图）
• Bar3D（3D 柱状图）
• Boxplot（箱形图）
• EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
• Funnel（漏斗图）
• Gauge（仪表盘）
• Geo（地理坐标系）
• Graph（关系图）
• HeatMap（热力图）
• Kline（K 线图）
• Line（折线 / 面积图）
• Line3D（3D 折线图）
• Liquid（水球图）
• Map（地图）
• Parallel（平行坐标系）
• Pie（饼图）
• Polar（极坐标系）
• Radar（雷达图）
• Sankey（桑基图）
• Scatter（散点图）
• Scatter3D（3D 散点图）
• ThemeRiver（主题河流图）
• WordCloud（词云图）

六、数据分析实战

到了最后一章，你应该已经基本掌握了 python 的操作，最后一步就是要进行分析项目的实战，在这一部分中我会以几个实际中遇到的数据分析项目为例进行实操，包括爬虫 + 分析、业务指标分析等等，为大家拓宽数据分析的思路，早日成为数据分析师！

后言

虽然我的标题是一个月入门 python，但是 python 的掌握需要在大量的实践中不断磨合纠错，才能得到实质性的提高，因为我的学习计划只是希望带给完全小白的新手一点思路和指导，让他们能够少走一些弯路。

这里给大家分享一份Python全套学习资料，包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等，都是我自己学习时整理的，希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助！

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~

③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！

因篇幅有限，仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

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②Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！

③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！

4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后，有了技能就可以出去找工作啦！下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后，还可以在各大兼职平台接单赚钱，各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通，我都整理成文档了。


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