大家好，我是計(jì)算機(jī)白癡娜。o(〃'▽'〃)o
大概三四個(gè)月前的某個(gè)晚上，娜娜醬我正癱在沙發(fā)上美滋滋地玩著手機(jī)聽著歌，忽然心頭一緊：為什么網(wǎng)易云音樂的每日推薦歌單這么了解我的喜好？然而我卻對(duì)這些每天推薦我們聽什么、看什么、吃什么、買什么的App背后的數(shù)據(jù)世界一無(wú)所知？這個(gè)“想要在數(shù)據(jù)和算法的海洋里蕩漾”的想法是如此強(qiáng)烈，以至于我最終竟然一步步走上了自學(xué)數(shù)據(jù)分析的歧途……
可我只會(huì)重啟試試?。??⊙ω⊙)?
不過這怎么難得倒我足智多謀娜某人，一波花式搜索之后，果然搜到了一堆關(guān)于如何零基礎(chǔ)自學(xué)數(shù)據(jù)分析的文章，但是定睛一看：滾吶 (っ °Д °;)っ！人家根本就不是零基礎(chǔ)好嗎！要不就是有計(jì)算機(jī)背景，會(huì)Java/C/C++等等各種我連名字都拼不起的語(yǔ)言，要不就是統(tǒng)計(jì)學(xué)出身的學(xué)霸，甚至還有正在讀Data Analysis專業(yè)的大神推薦了一大波數(shù)據(jù)分析師必讀書……（驚慌失措娜娜醬.jpg）
1.作為還沒有過來的過來人給小伙伴們做個(gè)心理建設(shè)吧：
怎么說呢，一個(gè)坑都不想踩，半米彎路都不想走，指望順著別人的經(jīng)驗(yàn)從原點(diǎn)筆直地抵達(dá)終點(diǎn)的好事是不存在的，最重要的是趕緊開始and投入時(shí)間，前期什么都搜一點(diǎn)看一點(diǎn)學(xué)一點(diǎn)，過段時(shí)間差不多就摸到適合自己的路子了。就像很多人糾結(jié)做數(shù)據(jù)分析到底用R還是用Python，不知道選哪個(gè)所以遲遲無(wú)法開始怎么辦？都去嘗試一下啊?。〔患s出來了解一下怎么知道自己到底喜歡哪個(gè)姑娘呢??！這里沒有任何編程基礎(chǔ)的娜醬都學(xué)了一下發(fā)現(xiàn)python更好上手所以最終決定學(xué)python。事實(shí)上這兩個(gè)工具各有利弊，大神們已經(jīng)分析出一大堆了不贅述了，選自己喜歡的。
2.心理建設(shè)的差不多了，可以開始入門了，但是學(xué)什么以及怎么學(xué)呢？
目標(biāo)導(dǎo)向，想做個(gè)數(shù)據(jù)分析師，有兩個(gè)基礎(chǔ)很重要：行業(yè)業(yè)務(wù)sense和分析技能。行業(yè)經(jīng)驗(yàn)沒辦法，這也不是朝夕之間直接能學(xué)會(huì)的東西，所以主要還是學(xué)分析技能，這里又有兩方面：一方面是統(tǒng)計(jì)知識(shí)基礎(chǔ)，另一方面是數(shù)據(jù)分析技能（Excel/SAS/SQL/Python/R等等）。兩個(gè)方面的學(xué)習(xí)可以同時(shí)開始。
對(duì)于像我這樣耐性很渣的小伙伴來說，入門著實(shí)不推薦看書自學(xué)，生活已經(jīng)好艱難了，我們就不要逼自己做這種很難堅(jiān)持的事情了。?_?
（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)課程平臺(tái)很多，統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)隨便哪個(gè)平臺(tái)上的數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程作為入門就好。以后用到什么再有針對(duì)性的補(bǔ)充。推薦兩個(gè)：
網(wǎng)易云課堂：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，南京大學(xué)
老師講解很細(xì)致很扎實(shí)，統(tǒng)計(jì)部分結(jié)合了如何用python實(shí)現(xiàn)
Coursera：Basic Statistics，University of Amsterdam
舉例非常生動(dòng)，缺點(diǎn)是需要科學(xué)上網(wǎng)，并且對(duì)英語(yǔ)有一點(diǎn)點(diǎn)要求
（2.1）SQL：
w3schools.com（大概過了一遍基本的語(yǔ)句，熟悉一下操作）
（2.2）Python：
Coursera：?Python for Everybody，University of Michigan
這是Coursera的專項(xiàng)課程，一共五門，前兩門可以作為入門，缺點(diǎn)還是需要科學(xué)上網(wǎng)
用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析就一定會(huì)接觸到NumPy。NumPy是支持Python語(yǔ)言的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)充庫(kù)，其擁有強(qiáng)大的高維度數(shù)組處理與矩陣運(yùn)算能力。
實(shí)驗(yàn)樓：Pandas 使用教程? &??實(shí)驗(yàn)樓：Pandas百題大沖關(guān)
了解了NumPy之后接下來就可以學(xué)習(xí)更強(qiáng)大的Pandas了，Pandas是基于NumPy的數(shù)據(jù)處理工具，我們可以通過它完成對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速讀取、轉(zhuǎn)換、過濾、分析等一系列操作。除此之外，Pandas擁有強(qiáng)大的缺失數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)透視功能，是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的必備利器。
實(shí)驗(yàn)樓：使用 Matplotlib 繪圖
Matplotlib是支持Python語(yǔ)言的開源繪圖庫(kù)，支持豐富的繪圖類型，有著簡(jiǎn)單的繪圖方式以及完善的接口文檔。過程分析中出圖基本都靠Matplotlib了。
以上推薦都是免費(fèi)就可以學(xué)習(xí)到的內(nèi)容，為了對(duì)錢包稍微狠心一點(diǎn)娜娜選擇了網(wǎng)易云課堂的數(shù)據(jù)分析師（python）微專業(yè)，主要是感覺這樣一整套學(xué)比較系統(tǒng)，算是花錢買時(shí)間了，目前還在打怪升級(jí)中~另外DataCamp也很推薦~最后，給不看書不舒服斯基的小伙伴推薦這一本書：《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》。這本書可以說是數(shù)據(jù)分析入門必讀書，主要介紹了Python的3個(gè)庫(kù)Numpy（數(shù)組），Pandas（數(shù)據(jù)分析）和Matplotlib（繪圖）。目前國(guó)內(nèi)的中文版的代碼是基于Python2.7的，有些代碼已經(jīng)不能運(yùn)行了。英文版的已經(jīng)更新為3.0了，所以有條件建議看英文版。（如果有需要的話可以私下找我分享那個(gè)啥）
學(xué)完這幾部分內(nèi)容，娜姐我這就算是從數(shù)據(jù)幼兒園通關(guān)了！暫時(shí)還沒有摔門！分享一點(diǎn)小小的心得：不要有做事必須完美無(wú)缺的強(qiáng)迫癥，不需要在小細(xì)節(jié)上一直糾結(jié)浪費(fèi)時(shí)間，要記得重點(diǎn)是把這一套知識(shí)結(jié)構(gòu)搭起來，后面缺了東西查漏補(bǔ)缺就好，放松~也許前面不會(huì)的東西看到后面自然而然就解決了呢。后續(xù)娜娜醬會(huì)把自己在微專業(yè)上做過的一些小作業(yè)分享出來，請(qǐng)期待~
這是零基礎(chǔ)入門數(shù)據(jù)分析系列的第一篇，可能你也會(huì)對(duì)《數(shù)據(jù)分析，從入門到放棄》感興趣。
