Python 数据分析与挖掘的学习路径

落日映苍穹つ 2022-01-11 14:53 297阅读 0赞

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。![Python 数据分析与挖掘的学习路径][Python]  
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~

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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。

转载于:https://blog.51cto.com/14296550/2387120

[Python]: https://s1.51cto.com/images/blog/201904/30/1149280fb4cdc49c27b0dc86ef252402.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=