数据分析工作离不开很多的工具,如果我们要想搜集数据的话,有些工具是不能够做好这一项工作的。当然,数据在数据分析中是一个十分重要的内容,可以说,没有数据就不存在数据分析这一项工作,那么这就需要提出两种工具,那就是Python和R。一般来说,这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的,一般来说,初级数据分析师和高级数据分析师的关键在于是否具备编程能力。而数据分析师里的数据挖掘、商业智能、爬虫、可视化报表都需要用到编程。如果掌握一门优秀的编程语言,那将会使得数据分析工作效率得到提高。下面我们就给大家介绍一下如何学习数据分析中的Python和R语言。
从上面的内容我们可以看出,数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。为什么是这两种语言呢?这是因为这两种语言都是比较简单易学的,比较适合新手学习,而这两种语言都是有很多优点的,R的优点是涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮,学习曲线比较陡峭。Python则是万能的语言,适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以我们主要学习Python。在学Python的时候,首先需要学会搭建数据分析的环境,而Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python的语法相当简洁,大家print出第一个hello world顶多需要半小时的时间。就像在Excel上进行运算一样方便。
当我们学会了搭建数据分析的环境之后,我们需要学习Python的数据结构,Python有三类数据结构,这三种数据分析结构有列表list,元组tuple,以及字典dict。万变不离其宗,掌握这三种数据结构以及相对应的函数,足够应付80%的分析场景。而函数式编程为Python一大亮点,Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通,掌握起来非常迅速。由此可见Python很容易上手。
当我们学会了Python的数据结构知识以后,我们就需要去学习调取第三方包解决,那就需要使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景,而第三方依靠不了,就需要自己编一个函数。如果是临时性的场景,我们写代码就不用写的那么详细了,只要能够解决问题就可以了,毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格,所以Python的学习尽量以应用为主,不用像分析师那么严格。
当大家学会了Python的知识以后,还不是完全的能够掌握这些知识,这就需要大家融合前面学到的知识,可以根据经典案例自己做一个项目,然后和经典案例进行对比,及时分析出自己的不足并且汲取他人的经验,这样大家才能够熟练的运用Python来进行数据分工作。
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