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《Python數(shù)據(jù)分析師成長之路》凝聚了作者在多個行業(yè)數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)中的寶貴經驗，旨在幫助讀者從零基礎入行到專家級數(shù)據(jù)分析師需掌握的全棧核心能力。書中提供了高效的成長方法和簡潔的學習路徑。
《Python數(shù)據(jù)分析師成長之路》共13章。第1~5章為基礎部分，系統(tǒng)介紹Python學習的基本路徑以及數(shù)據(jù)分析師所需的核心編程技能，包括Pandas和NumPy基礎、數(shù)據(jù)預處理和SQL基礎。第6~11章側重于應用，涵蓋了數(shù)據(jù)獲取、可視化、分析方法、自動化分析報告生成、行業(yè)分析思維和數(shù)據(jù)挖掘等實用技能。第12章為創(chuàng)新部分，重點探討了如何利用ChatGPT進行數(shù)據(jù)挖掘。第13章為答疑部分，回答了數(shù)據(jù)分析從業(yè)者常見的問題，如思維培養(yǎng)、突破瓶頸和轉行準備，總結了多年的經驗供讀者參考。
書中每個知識點均配有詳細的實戰(zhàn)代碼示例，幫助讀者快速理解并應用到實際分析中。通過《Python數(shù)據(jù)分析師成長之路》的學習，讀者能夠專注于數(shù)據(jù)收集到分析結論形成的全鏈路技能，掌握最常用的技能與最簡短的學習路徑。
《Python數(shù)據(jù)分析師成長之路》適合初入數(shù)據(jù)分析領域的從業(yè)者、準備轉型的各行各業(yè)人員以及對Python數(shù)據(jù)分析感興趣的讀者。

在大數(shù)據(jù)分析領域，掌握數(shù)據(jù)分析能力已成為互聯(lián)網和傳統(tǒng)行業(yè)不可或缺的核心技能，當前，許多企業(yè)正在經歷數(shù)字化轉型，其決策過程日益依賴數(shù)據(jù)賦能。
過去，數(shù)據(jù)分析主要依賴Excel，這種方式效率較低。隨著數(shù)據(jù)量的迅猛增長，掌握SQL進行數(shù)據(jù)提取，以及使用Python進行數(shù)據(jù)分析，已成為技能。尤其是在數(shù)據(jù)挖掘任務中，機器學習算法的應用越來越重要。未來，利用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析的趨勢也將逐漸形成。
因此，進入數(shù)據(jù)分析行業(yè)的從業(yè)者需要首先熟悉數(shù)據(jù)提取的基礎能力，并熟練掌握使用Python進行數(shù)據(jù)分析的技能。一些企業(yè)甚至要求具備合法獲取公開數(shù)據(jù)的能力，以便快速有效地處理所需分析的數(shù)據(jù)。只有這樣，才能進行深入分析，通過可視化展示結果，進一步推進數(shù)據(jù)挖掘，最終實現(xiàn)科學決策。此外，未來還需學習如何利用ChatGPT進行快速探索和數(shù)據(jù)分析，以適應行業(yè)的發(fā)展。
目前市場上已有一些書籍專注于數(shù)據(jù)分析的編程能力、分析思維的培養(yǎng)以及機器學習算法等方面，但鮮有針對初入職場的分析師如何快速有效地成長為數(shù)據(jù)分析專家的指南。因此，本書旨在系統(tǒng)闡述職場中從基礎到深入所需的核心技能與思維。
隨著崗位需求和項目要求的不斷提高，數(shù)據(jù)分析師需要掌握一系列基礎知識和核心技能。為此，本書結合實際工作項目，詳細講解數(shù)據(jù)分析師成長的全鏈路，幫助讀者理解在職業(yè)發(fā)展過程中需要掌握的各項相關技能。這樣，讀者可以輕松梳理學習成長路徑，降低學習的門檻，快速提升自身的分析能力。
本書共13章，主要分為三部分。
第一部分為基礎部分（第1~5章），介紹Python學習路徑及其在數(shù)據(jù)分析中的基礎編程技能，包括Pandas基礎、NumPy基礎、Python數(shù)據(jù)預處理和SQL基礎。
第二部分為應用部分（第6~11章），介紹在實際數(shù)據(jù)分析工作中常用的技能和知識，包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析方法、自動化分析報告生成、行業(yè)分析思維和數(shù)據(jù)挖掘等。
第三部分為實踐部分（第12、13章）。第12章為創(chuàng)新部分，重點介紹如何利用ChatGPT進行數(shù)據(jù)挖掘。第13章為答疑部分，針對數(shù)據(jù)分析從業(yè)者常見的疑問，如思維培養(yǎng)、瓶頸突破和轉行準備，總結了多年的經驗，供讀者參考。
建議初學者認真學習前5章，打好基礎，以便后續(xù)的深入學習。第6~11章針對不同案例聚焦學習常用技能、語法及相關思維。初入職場的讀者可以結合自身工作需求制訂學習優(yōu)先級，逐步完成第6~11章的學習。在此基礎上，嘗試學習第12章，初步了解如何通過ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，并閱讀第13章，以應對成長過程中可能遇到的疑惑，從而做好充分準備。
在創(chuàng)作形式方面，本書主要通過最基礎的編程語法和最常用的分析函數(shù)進行講解。盡管數(shù)據(jù)分析中還有許多復雜的函數(shù)，本書不會深入探討這些內容。我們將重點通過簡單的語法和典型的案例，介紹數(shù)據(jù)分析崗位所需的各種技能，力求使讀者通過實際操作快速入門，了解數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展所需的知識體系。這樣，讀者就可以根據(jù)個人興趣和工作需求，進一步深入學習自己想掌握的部分。
在內容方面，本書主要面向所有希望從事或已經從事數(shù)據(jù)分析崗位的人員。只要讀者對學習編程不排斥，并對數(shù)據(jù)分析感興趣，就可以學習本書的內容。
數(shù)據(jù)分析相關技術已廣泛應用于各行各業(yè)，吸引了眾多對數(shù)據(jù)分析感興趣的人考慮轉型進入數(shù)據(jù)分析領域。目前國內有許多數(shù)據(jù)分析培訓機構和相關課程，然而它們往往相對獨立。例如，有專門教授編程的課程，也有分享分析思維的課程，甚至還有突出數(shù)據(jù)可視化的培訓等。
配套資源下載
本書配套源代碼，請讀者用微信掃描右邊的二維碼下載。如果學習本書的過程中發(fā)現(xiàn)問題或疑問，可發(fā)送郵件至booksaga@126.com，郵件主題為Python數(shù)據(jù)分析師成長之路。
本書是作者從各行業(yè)數(shù)據(jù)分析工作實踐中整理的技能體系和經驗總結，旨在梳理和匯總從初級崗位到專家級崗位可能涉及的技能、分析方法和經驗案例。內容涵蓋Python基礎語法、NumPy和Pandas數(shù)據(jù)分析方法、SQL基礎語法、Python數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析思維、數(shù)據(jù)可視化、自動化分析報告、數(shù)據(jù)建模以及ChatGPT分析建模入門等。書中通過大量具體示例和實際案例，展示了數(shù)據(jù)分析技能和理論的掌握程度，以及這些能力在實際案例中的應用。
最后，感謝編輯的熱情指導，感謝我的家人一直以來的支持，沒有他們的幫助，本書無法順利完成。
熊松
2025年4月

第1章從菜鳥到高手的路徑是什么 1
1.1 數(shù)據(jù)分析基礎技能學習 1
1.1.1 Excel能力 2
1.1.2 SQL編程能力 3
1.1.3 Python編程能力 4
1.2 數(shù)據(jù)分析思維能力培養(yǎng) 6
1.2.1 需求層面：角色轉換 7
1.2.2 業(yè)務層面：核心指標 9
1.2.3 戰(zhàn)略層面：明確方向 9
1.2.4 行業(yè)層面：洞察影響 10
1.3 Python數(shù)據(jù)分析通用鏈路技能 11
1.3.1 數(shù)據(jù)收集 11
1.3.2 數(shù)據(jù)預處理 12
1.3.3 數(shù)據(jù)分析 12
1.3.4 數(shù)據(jù)挖掘 13
1.3.5 數(shù)據(jù)可視化 13
1.3.6 數(shù)據(jù)分析報告 13
1.4 保持最佳的職業(yè)心態(tài) 13
1.4.1 遇到問題 14
1.4.2 面對和理解問題 14
1.4.3 解決問題：保持最佳的職業(yè)心態(tài) 14
1.5 本章小結 16
第2章 NumPy基礎 17
2.1 NumPy簡介 17
2.2 NumPy結構 17
2.3 數(shù)據(jù)類型及轉換 18
2.4 生成各種數(shù)組 19
2.5 數(shù)組計算 21
2.6 索引和切片 22
2.7 布爾索引 25
2.8 本章小結 27
第3章 Pandas入門 28
3.1 Series基礎使用 29
3.1.1 Series定義和構造 29
3.1.2 Series索引和值 30
3.1.3 字典生成Series 31
3.1.4 Series基礎查詢與過濾 32
3.1.5 Series和數(shù)值相乘 33
3.1.6 Series識別缺失值 33
3.2 DataFrame基礎使用 34
3.2.1 DataFrame定義和構造 34
3.2.2 嵌套字典生成DataFrame 36
3.2.3 DataFrame固定行輸出 37
3.2.4 DataFrame固定列輸出 38
3.2.5 DataFrame列賦值 40
3.2.6 DataFrame列刪除 40
3.3 Pandas數(shù)據(jù)交互 41
3.3.1 重新設置索引 41
3.3.2 刪除行和列 42
3.3.3 Pandas選擇與過濾 45
3.3.4 Pandas數(shù)據(jù)對齊和相加 49
3.3.5 Pandas函數(shù)apply應用 52
3.3.6 Pandas數(shù)據(jù)排序 53
3.4 動手實踐：Pandas描述性統(tǒng)計 56
3.4.1 列求和 57
3.4.2 最大值和最小值索引位置 57
3.4.3 累計求和輸出 58
3.4.4 描述方法describe() 58
3.5 本章小結 59
第4章 Python基礎數(shù)據(jù)處理 60
4.1 數(shù)據(jù)讀取 60
4.2 數(shù)據(jù)合并 62
4.2.1 按數(shù)據(jù)庫表關聯(lián)方式 62
4.2.2 按軸方向合并 65
4.3 數(shù)據(jù)清洗 69
4.3.1 缺失值處理 69
4.3.2 重復值處理 75
4.3.3 特殊處理 76
4.4 數(shù)據(jù)分組 79
4.5 數(shù)據(jù)替換 82
4.6 本章小結 84
第5章 SQL基礎 85
5.1 MySQL數(shù)據(jù)庫安裝 85
5.1.1 MySQL下載與安裝 85
5.1.2 數(shù)據(jù)庫管理工具安裝 88
5.1.3 數(shù)據(jù)庫的連接 90
5.2 MySQL數(shù)據(jù)查詢 91
5.2.1 基礎數(shù)據(jù)查詢 92
5.2.2 模糊數(shù)據(jù)查詢 94
5.2.3 字段處理查詢 95
5.2.4 排序 95
5.2.5 函數(shù)運算查詢 96
5.2.6 分組查詢 97
5.2.7 限制查詢 97
5.3 多表查詢 97
5.4 增、刪、改方法 100
5.5 本章小結 101
第6章 Python爬蟲基礎 103
6.1 爬蟲原理和網頁構造 103
6.1.1 網絡連接 103
6.1.2 爬蟲原理 104
6.1.3 網頁構造 107
6.2 請求和解析庫 108
6.2.1 Requests庫 108
6.2.2 Lxml庫與Xpath語法 111
6.3 數(shù)據(jù)庫存儲 115
6.3.1 新建MySQL數(shù)據(jù)庫 116
6.3.2 Python數(shù)據(jù)存儲 118
6.4 案例實踐：爬取當當網圖書好評榜TOP500 119
6.4.1 爬取思路 119
6.4.2 爬取代碼 122
6.4.3 整體代碼和輸出 123
6.5 本章小結 126
第7章數(shù)據(jù)分析方法 127
7.1 5W2H分析法 127
7.2 漏斗分析法 128
7.3 行業(yè)分析法 130
7.4 對比分析法 132
7.5 邏輯樹分析法 133
7.6 相關分析法 136
7.7 2A3R分析法 137
7.8 多維拆解分析方法 140
7.9 本章小結 141
第8章 Python可視化 142
8.1 Matplotlib基礎 143
8.1.1 可視化：多個子圖 144
8.1.2 標題、刻度、標簽、圖例設置 146
8.1.3 注釋 148
8.1.4 圖片保存 151
8.2 Matplotlib各種可視化圖形 152
8.2.1 折線圖 152
8.2.2 柱狀圖 153
8.2.3 餅圖 155
8.2.4 散點圖 155
8.3 其他Python可視化工具介紹 156
8.4 可視化案例：動態(tài)可視化展示案例 157
8.5 本章小結 159
第9章 Python自動化生成Word分析報告 160
9.1 添加Word文檔 161
9.2 添加標題和段落文本 161
9.2.1 添加標題 161
9.2.2 添加段落文本 162
9.3 添加表格 163
9.4 添加圖片 165
9.5 設置各種格式 166
9.5.1 添加分頁符 166
9.5.2 段落樣式 166
9.5.3 字符樣式 167
9.6 案例實踐：杭州租房市場分析報告自動化 167
9.7 本章小結 170
第10章行業(yè)數(shù)據(jù)分析思維 171
10.1 電商行業(yè) 171
10.1.1 行業(yè)經驗總結 171
10.1.2 電商案例分析思維 174
10.2 金融信貸行業(yè) 176
10.2.1 行業(yè)經驗總結 176
10.2.2 信貸風控案例分析思維 179
10.3 零售行業(yè) 181
10.3.1 行業(yè)經驗總結 181
10.3.2 零售案例分析思維 185
10.4 本章小結 187
第11章 Python數(shù)據(jù)挖掘 188
11.1 常用的數(shù)據(jù)挖掘算法 188
11.1.1 C4.5算法 189
11.1.2 CART算法 189
11.1.3 樸素貝葉斯算法 189
11.1.4 SVM算法 190
11.1.5 KNN算法 190
11.1.6 AdaBoost算法 190
11.1.7 K-Means算法 191
11.1.8 EM算法 191
11.1.9 Apriori算法 191
11.1.10 PageRank算法 192
11.2 數(shù)據(jù)預處理方法 193
11.2.1 數(shù)據(jù)導入 194
11.2.2 數(shù)據(jù)描述 196
11.2.3 數(shù)據(jù)清洗 199
11.2.4 數(shù)據(jù)轉換 201
11.2.5 數(shù)據(jù)分割 203
11.2.6 特征縮放 203
11.3 Scikit-learn介紹 204
11.4 模型評估 207
11.5 案例分享 210
11.5.1 數(shù)據(jù)導入 211
11.5.2 數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析維度 212
11.5.3 缺失值情況 213
11.5.4 異常值情況 213
11.5.5 數(shù)據(jù)預處理 220
11.5.6 探索性分析 222
11.6 本章小結 233
第12章 ChatGPT數(shù)據(jù)分析方法實踐 234
12.1 應用場景與分析方法建議 235
12.2 產品優(yōu)化建議 237
12.3 使用ChatGPT編寫代碼 239
12.3.1 使用ChatGPT編寫SQL代碼 239
12.3.2 使用ChatGPT編寫可視化圖表代碼 241
12.4 案例分享：使用ChatGPT自動化建模 243
12.4.1 數(shù)據(jù)上傳 243
12.4.2 數(shù)據(jù)說明 244
12.4.3 數(shù)據(jù)探索分析 245
12.4.4 數(shù)據(jù)預處理 246
12.4.5 建模輸出預測結果 246
12.4.6 模型評估 247
12.5 本章小結 248
第13章數(shù)據(jù)分析師成長過程常見疑問 250
13.1 大廠數(shù)據(jù)分析崗位的日常工作 250
13.1.1 快速熟悉業(yè)務與數(shù)據(jù)庫 250
13.1.2 可視化工具的使用 251
13.1.3 全局思維：搭建業(yè)務指標體系 251
13.1.4 產品思維：快速推進 251
13.1.5 不管什么分析方法，能發(fā)現(xiàn)解決問題就是好方法 252
13.1.6 項目管理和溝通是一把利劍 252
13.1.7 碎片化時間管理必不可少 252
13.1.8 小結：一個成熟的阿里數(shù)據(jù)分析師的日常要求 253
13.2 數(shù)據(jù)分析新人如何寫好階段性工作總結 253
13.2.1 日常工作總結 254
13.2.2 重點項目 255
13.2.3 重點價值 255
13.2.4 重點協(xié)同 255
13.2.5 成果呈現(xiàn) 256
13.2.6 小結 256
13.3 做數(shù)據(jù)分析師會遇到哪些職業(yè)困惑 256
13.3.1 數(shù)據(jù)分析師是否需要具備強大的編程能力 257
13.3.2 數(shù)據(jù)分析師的價值 257
13.3.3 數(shù)據(jù)分析師升職加薪是不是很快 258
13.3.4 數(shù)據(jù)分析師是否容易遇到職業(yè)天花板，如何突破 258
13.3.5 如果將來不想再做數(shù)據(jù)分析師，還可以轉向哪些職業(yè) 259
13.3.6 小結 259
13.4 轉行做數(shù)據(jù)分析師要做好什么準備 260
13.4.1 了解自己、了解行業(yè)、確定方向 260
13.4.2 硬件準備和軟件準備 260
13.4.3 小結 263
13.5 數(shù)據(jù)分析師如何避免中年危機 263
13.5.1 扎實的基本功：分析能力 264
13.5.2 深耕行業(yè)：積累獨特經驗 264
13.5.3 保持熱情，不斷創(chuàng)新 265
13.5.4 小結 265
13.6 數(shù)據(jù)分析師的前景 265
13.6.1 一般前景數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展路徑 266
13.6.2 潛在前景數(shù)據(jù)分析師的內功修煉 266
13.6.3 小結 267
13.7 數(shù)據(jù)分析師的薪資差異 268
13.7.1 硬件技能差異 268
13.7.2 分析思維的差異 269
13.7.3 溝通能力差異 270
13.7.4 項目管理能力差異 270
13.7.5 小結 271
13.8 數(shù)據(jù)分析師淪為取數(shù)工具人，如何破局 271
13.8.1 知己知彼：清楚如何被動淪為工具人 271
13.8.2 提高效率：找到以一當百的終極武器自助分析工具 272
13.8.3 實現(xiàn)價值：數(shù)據(jù)驅動業(yè)務支持決策，徹底擺脫工具人角色 272
13.8.4 小結 273
13.9 本章小結 273

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