Python 数据分析与挖掘的学习路径

Python 数据分析与挖掘的学习路径

0.前言

很多人反映在学习了Python基础之后无所适从,不知道下一步往哪走。作为较早期的跨界者(土木狗)深有体会。本文将结合上图,为后来者指明方向,可作为参考。
在此强调:如果打算依靠Python逃离现有的工作(如土木施工),那就要认真想想自己打算做哪一方面的工作,互联网营销、前端、运维、爬虫、数据分析、数据挖掘、Web开发?强烈建议:直接上拉钩或者Boss直聘,针对性学习更为稳妥。如果打算业余玩玩,那跟着我们一起业余吧,嚯嚯~


1.目标确定

凡事预则立,不预则废。事先明确自己要处理事情,大体上有个方向。比如你准备分析当地房价,或是电商某种类数据,或是某个垂直领域的数据等。


2.数据获取

爬虫是Python初学者的必经之路,通过爬虫既可以获取数据,还可以理解Web的工作原理。前者可以作为数据分析的原料,后者可以作为数据Web可视化的基础。至于你使用Request,还是Scrapy,或是Selenium,可以随意一点,这不是公众号【调包】的重点,度娘或GitHub有很多范例供大家参考。

3.数据分析

《利用Python进行数据分析》该书详细讲述了Pandas的使用,用它可以实现上图流程之后的底层流程(数据整理、描述分析、洞察结论、报告撰写),这个路径可以称之“数据分析”。

4.数据挖掘

上图数据整理之后的上层路径(建模分析、模型测试、迭代优化、模型加载、报告撰写),这个路径可以称之“数据挖掘”。将会用到Sklearn、XGboost、Pytorch、TensorFlow、Spark、Hadoop等库或工具。

5.报告撰写
不管是数据分析还是数据挖掘,最终都要反映到报告中,可以在线动态展示数据、也可以是离线静态报表,或者插入PPT。这个阶段Matplotlib是基础,至于用其他可视化库或是非Python系的工具,可以随意点,重点在于你分析的结论能否让阅读者肯定。


6.需求反馈

从报告撰写再回到目标确定,这是一个产品迭代的闭环。类似于土木施工组织管理的PDCA。

Python数据采集处理分析挖掘可视化应用实例zhuanlan.zhihu.com图标



编辑于 2019-04-29

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