想自學(xué)python數(shù)據(jù)分析，難不難？首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學(xué)習(xí)分析

想自學(xué)python數(shù)據(jù)分析，難不難？

首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學(xué)習(xí)分析，算法設(shè)計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當(dāng)然，如果通過工具進行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學(xué)比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應(yīng)用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學(xué)習(xí)算法，包括KNN、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因為Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會提供強大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個簡單示例為例：

因為Python語言的語法相對簡單，所以學(xué)習(xí)Python的過程相對容易。難點在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析通常需要對行業(yè)知識有一定的了解。不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識顯得尤為重要。

數(shù)據(jù)分析到底有多難？

根據(jù)具體場景，問題相當(dāng)廣泛。無論是站在求職者的角度還是企業(yè)管理的角度，前者在技術(shù)上問題不大，這是有借鑒意義的。難點在于如何結(jié)合業(yè)務(wù)場景給出分析思路，建立分析系統(tǒng)，幾乎沒有參考價值。對于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)治理通常是最大的問題，成本高且存在不確定因素。尤其是要進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)，還有很長的路要走，坑也不少。

不會Python只會Bi工具，可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎？

答案是肯定的，肯定的。大專有什么問題？不要限制自己。

如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，先把自己打包，因為互聯(lián)網(wǎng)還是很重視教育的；但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做，也是一個好辦法。

你說你不能編程，所以完全可以。事實上，即使你會編程，你也不會在實際工作中使用它。很少有人真正使用Python進行數(shù)據(jù)分析。他們可以對其進行建模并在業(yè)務(wù)上加以利用。

為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析師？試想一個跨部門擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)，如何提取有效的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的圖表，呈現(xiàn)給管理者進行決策？這是需要數(shù)據(jù)分析師的地方。

分析師玩數(shù)據(jù)庫，建立數(shù)據(jù)倉庫，使用Bi可視化工具獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)視圖，分析過去的性能，了解當(dāng)前的問題并預(yù)測企業(yè)的未來發(fā)展，并將最終結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理者以輔助決策。

分析師需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查詢能力直接決定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因為有不同的改進方法，比如ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、報表等等，但是首先要通過這一行的門檻，那就是SQL。

DW（數(shù)據(jù)倉庫）提高了我們的查詢能力，確保了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要排列成不同的模型。

以finebi為例，它不僅可以拖放形成圖表，還可以連接各種數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、建模、發(fā)布和共享。！EXCEL其實是很好做的基礎(chǔ)，特別是對于金融公司來說。

學(xué)python編程難嗎？

你好，我很高興回答你的問題。

作為Python用戶，讓我們談?wù)剛€人感受。在工作中，我總是嘗試用Python來代替shell，以便結(jié)合實際操作加深我的印象。下面是我的學(xué)習(xí)過程，了解學(xué)習(xí)python是否困難。

最后，我們可以根據(jù)自己的興趣選擇合適的開發(fā)框架來實現(xiàn)一些主要的功能需求。如scratch-crawler框架、Django框架、flash框架等，通過各種框架的使用，可以提高開發(fā)效率。隨著我們自己項目的積累，python編程不再困難。

一開始一切都很困難。作為一種非常流行的語言，Python非常容易使用。然而，要走得更遠，我們還需要繼續(xù)深入研究。困難的程度取決于你付了多少錢。

好吧，就這些。我希望我的回答能幫助你。

我是穆恩叔叔，我喜歡操作和維護。歡迎關(guān)注并與您分享操作和維護的細節(jié)。