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每日一句正能量前言python能做什么？利用python工具进行数据分析Python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材？数据分析思维和方法数据分析思路明确目的或问题采用“假设”的方法入手锁定导致问题发生的原因
数据分析的基本步骤数据分析的常用方法软件工具的使用后记好书推荐——《巧用ChatGPT快速搞定数据分析》推荐理由内容简介作者简介购买链接
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每日一句正能量
自古驱民在诚信，一言重百金轻。
前言
数据分析在当前职场中的重要性以及程序员如何学习数据分析技能？
数据分析在当前职场中扮演着至关重要的角色。随着科技的不断发展，公司和企业对数据的需求也越来越高，数据分析师成为了一个热门职位。但是，不仅是数据分析师需要掌握数据分析技能，其他职能岗位也需要有相关知识，例如市场营销、业务分析、产品管理、运营管理等等，数据分析可以帮助他们更好地了解市场、产品、用户等方面的情况，为企业决策提供支持。
那么作为程序员，如何学习数据分析技能呢？首先需要了解数据分析的基本概念和流程，包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化等等。其次，需要学习相关工具和技术，例如Python、R语言、SQL、Excel等等。最后，需要实践和项目经验，通过自己的实际操作和实践，才能更好地熟悉和掌握数据分析技能。
python能做什么？
学习Python后，可以进行以下方面的工作和任务：
数据分析和处理：Python在数据处理和分析方面非常强大，可以用于数据清洗、统计分析、建模和预测等。 网络爬虫和数据采集：Python可以用于网络爬虫开发，从网页、API和数据库中获取数据。 自动化和批处理：Python可以编写脚本来自动化重复性工作，如文件操作、网站登录、邮件发送等。 机器学习和人工智能：Python在机器学习和人工智能方面具有很强的应用价值，包括深度学习、自然语言处理、图像处理等。 Web开发：Python可以用于开发Web应用程序，如Django、Flask等框架可以使开发高效且易于维护。 游戏开发：Python可以用于游戏开发，如Pygame等框架可以帮助开发者快速制作游戏。
总之，Python非常灵活，可以应用于许多不同的领域和任务，只要你有足够的想象力和技能，便可以创造出无数有用的工具和应用程序。
利用python工具进行数据分析
以下是我所经历的一些工作：
数据清洗：使用Pandas库进行数据清洗，包括数据类型转换、缺失值处理、重复值处理等。 数据可视化：使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化，可以通过直方图、散点图、折线图等方式更加直观地呈现数据。 机器学习：使用Scikit-learn库进行机器学习建模，包括数据划分、特征工程、选择合适的算法进行建模等。 深度学习：使用TensorFlow和PyTorch库进行深度学习建模，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估等。 数据库操作：使用Pandas库和SQLAlchemy库连接数据库，进行数据查询、排序、过滤、合并等操作。 还有就是配合Excel做一些图表化数据分析等。
总之，Python具有丰富的数据分析工具，可以快速、高效地进行数据分析和建模。需要不断学习和实践，才能更好地发挥Python的优势。
Python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材？
Python的入门学习方法和经典教材有很多，以下是我个人的一些经验和推荐：
官方文档：Python官方网站提供了详细的文档，包括Python语言参考、标准库参考、教程等，初学者可以通过阅读官方文档对Python有一个整体的认识，并深入理解Python的语法和特性。 在线课程：Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的Python课程，其中不乏一些名师的课程，可以按照自己的兴趣和水平选择适合自己的课程进行学习。 书籍：Python有很多经典的教材适合初学者阅读，例如《Python编程从入门到实践》和《Python基础教程》。这些教材内容丰富、系统、易于理解，可以帮助初学者快速入门。 实践项目：学习Python最好的方法是通过实践项目来深入理解Python语言和应用，可以通过一些网站、论坛、社交媒体等渠道寻找一些Python实践项目来参与。
我个人的入门学习方法是从学习基础语法开始，然后通过阅读一些经典的Python教材并实践项目来提高自己的Python编程水平，同时也会寻找一些在线课程提高自己的技能，还会利用Python官方文档来深入理解Python的语法和特性。
数据分析思维和方法
数据分析思路
明确目的或问题
肯定很多人都有过这样的经历吧？接到一份“数据分析”的指示，很多人会先把过去一段时间数据的变化做成柱状图，然后再用折线图来体现每年相对上一年的增长。接下来，对数据进行 ABC分类。ABC 分类是指按照从大到小的顺序进行排序，根据不同分类在整体中所占比例的大小，将其分为“A 类”“B 类”“C 类”，这是一种排列优先顺序的分析方法。利用手边的数据，暂且先做了这些分析。可是在这之后，就会陷入停滞不前的状态，“接下来该怎么做呢……” 会出现这种情况，是因为分析者只关注了代表结果的数据，而没有具体考虑分析的目的或问题。结果性的数据，类似于销售额、订单量等，是体现业务好坏的结果型数据，容易统计，也容易受关注。但数据分析的目的是找到问题、分析原因、提出解决方案，仅靠结果数据，不太能找到问题原因。在上述中重点标记的几种方式，都是最常用大家都会的，分类、排序、趋势分析。所以说在数据分析中仅仅掌握方法是不够的，要先明确分析的目的。
采用“假设”的方法入手
在数据分析一开始缺少思路时，「假设」可以很好的帮助我们确定分析问题的范围和原因。在明确了目的和问题之后我们就可以采取假设的方法，对问题进行WHAT拆解。我们以【2020网易校招数据分析】中的一道题为例：
“你发现本月的支付用户数环比上月大幅下跌（超30%），你会如何去探查背后的原因？请描述你的思路和其中涉及的关键指标。”
在确认了分析目的后，我们可以先将问题进行拆分，拆分后我们会发现，影响原因有多个。我们需要考虑从何种维度对该指标进行比较，才能找到问题的关键。在依赖数据之前先进行推测，也可以说是 WHAT 型假设的一部分。这样一来，只要熟悉业务内容，人们就会想到“商品”“地域”“顾客年龄”等许多维度。从中优先挑选与问题联系最紧密，最能体现差异的维度进行比较，便可以找到问题的关键。
针对此题，我们假设是新用户数变少了，接下来我们确定了其中一个分析方向，然后再对新用户进行拆解，例如不同渠道的新用户数，具体是哪个变少了，该渠道的投放是否有效，再从用户年龄、地域、性别等分别进行假设验证。
锁定导致问题发生的原因
通过假设我们确定了关键问题后，就可以利用我们下面会讲到的各种数据分析方法，对关键问题进行分析，例如在用户分析中常用的RFM模型，研究转化率时常用的漏斗分析等，例如，分析转化率时，通过对比不同渠道转化率，发现其中一个渠道引流量明显减少，对这个渠道用户进行细分，具体是20-30岁年龄段用户下降，正好是我们的主要消费用户画像。
最后需要根据分析出的问题及原因讨论制定具体的解决方案和措施。
数据分析的基本步骤
明确、清晰数据分析的目的梳理和确定分析逻辑，确定方法分析所用数据的收集、处理等采用统计、数据挖掘等提取有价值的数据采用文字、表格、可视化图形等展示成功得出数据分析的结论，撰写分析报告
数据分析的常用方法
不同的数据分析方法适用于不同的场景。而且数据分析方法并非只用于工作中，生活中也颇有用处，换个角度思考问题或许就能发现新的世界。以下整理的是常见的9种数据分析方法：
逻辑树分析法 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。 麦肯锡分析问题最常使用的工具就是“逻辑树”。逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。
有名的费米问题就是使用逻辑树分析法。
多维度拆解分析法 多维度分析实质是细分分析，多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开，一个是指标的细化，一个是维度的多元，比如时间维度，竞品维度等。
比如求职的过程中，评价一个公司是否适合，可以从多个维度分析： 这个和逻辑树的思路较为类似。主要是把一个模糊的问题，拆解成多个子问题。
PEST分析法 PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。PEST分析法一般是在市场调研的时候用。对比分析法：
对比分析法也叫“比较分析法”，是将客观事物加以比较，以达到事务的本质和规律，并做出正确的评价的分析方法。
对比分析通常将两个相互联系的指标数据进行比较，再通过图表的方法展现出来。分析方法包含：绝对比较和相对比较。 曾经有一句话让我记忆深刻，“好的数据指标一定是比例，好的数据分析一定有对比。确实现在在数据分析工作中根本离不开对比”。
假设检验分析法 假设检验分析方式是一种利用数据做决策的过程。基本步骤为：提出假设-收集证据-得出结论（结论必须以数据作为支撑）
如果你想找问题发生的原因，就用到假设检验分析方法。比如侦探片就会经常用这个办法，先假设在论证。
在工作中常用假设论证法，可以快速提升你的业务思考能力。
相关分析法： 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。相关分析还分“直接相关”和“间接相关”同样的会有负相关，不相关，非线性相关。实际工作中我们会制作散点图来分析两个不同事物的相关性：
比如一个APP里，用户反复浏览一类商品，就会给他推送相关产品。又如抖音，B站推荐我喜欢的视频。豆瓣推荐喜欢的电影会用到相关分析。
群组分析法：
按照某个特征将数据分为不同的数据组，然后对比各个数据组的数据。根据产品业务不同灵活定义数据分组，然后分析数据指标。
假如你想对用户留存和流失分析，就要用到群组分析法。如下图：产品发布版本的更新是导致用户增长还是流失。可以按照用户使用产品的周期特征进行数据分组。
RFM分类法：
RFM用于对用户价值分组，实现精细化运营。类似矩阵法，但是是把二维矩阵转化成了三维。相比于其他分组方式，它的优点在于简单。 RFM分析方法即用R、F、M这三个指标对用户进行价值分组。
R（Recency）：最近一次消费时间间隔。
F（Frequency）：指用户一段时间内的消费频率。
M（Monetary，）：指用户一段时间内的消费金额。
最终路径法 最终路径法也可以叫漏斗法，AARRR也属于漏斗法的一种。如果你想分析用户的行为或者产品运营，就要用到最终路径法。通过对于起始和目标之间步骤的管理以及数据的反馈精细化运营。
如网上商城从点击到付费中间路径的用户行为分析。在线教育点击到付费中间的转化等等。
常规的9种数据分析方法就简单介绍到这了，应用过程还是必须实际业务场景灵活掌握，否则一切都是空谈。
软件工具的使用
excel 首先需要掌握的就是应用最广的excel，基础的数据处理、函数公式、透视表等，对于数据量不大的需求，excel基本可以满足。数据分析工具 在数据量超过10万，甚至百万级别之后，我们就需要利用一些可视化工具来完成分析需求。
常见的数据分析工具，例如tableau、power bi 、海致BDP等，除了能很好的满足更大数据量的需求之外，在可视化效果、零代码分析等方面也有着很好的优势。
选择工具时可以考虑的几个特点：
易上手，操作简单，不需要编程基础 支持导出、分享等 提供一些案例模版 可视化效果美观
这类分析工具的操作思路比较类似，通常是
数据上传/接入——数据处理——建立看板图表——拖拽分析
以BDP个人版的操作步骤为例：
1、数据上传 在数据源界面选择-添加数据源，支持本地表格、数据库等多种数据源类型 这里以本地excel表格为例，点击‘上传文件’，选择一个本地数据表，进行上传 2、数据处理 工作表为储存明细数据的界面，在该界面可以查看数据，进行多种数据处理操作，比如不用再写vlookup公式，直接拖拽就可以完成数据匹配 3、制作可视化看板 在仪表盘界面创建一个看板，点击右上角「添加图表」，一个看板可以添加多个图表，并进行自动排版 将要展示的字段分别拖至维度和数值栏，选择所需图表类型，即可自动生成直观的可视化图表，返回即可自行保存
后记
任何业务都会产生大量的数据信息，当我们利用一定的科技手段，从中分析、挖掘出有效信息，才能体现出其重要的价值。
在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业，迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。
总之，数据分析已经成为职场中不可或缺的技能之一，作为程序员，学习数据分析技能可以帮助我们更好地了解企业和市场的情况，为企业决策提供更好的支持，也可以提升自己的职业竞争力。
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内容简介
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作者简介
朱宁，图像学硕士，具有丰富的AI研究背景及实战经验，曾任华为AI算法工程师和微软资深科学家。深谙机器学习、深度学习和数据分析的理论与实践，专注于计算机视觉和自然语言处理的前沿研究。紧跟ChatGPT技术的发展，成功将其应用于实际数据分析工作中，为AI项目带来显著成果。
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