數據分析筆試python必會三的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python數據分析需要學習哪些內容？
• 2、python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術？
• 3、python數據分析師要學什麼
• 4、python數據分析怎麼學習？
• 5、Python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目有哪些？

python數據分析需要學習哪些內容？

1.統計基礎

理工科的學生在本科階段學習過概率論與數理統計，單從做數據分析的角度已經夠用。其他方面，可以根據需要查看相關書籍，隨時進行查漏補缺即可。個人推薦《深入淺出統計學》，可以讓統計理論的學習有趣又自然。

2.資料庫知識

關係型資料庫很重要。在學習數據分析的初期甚至很長一段時間，你接觸到的數據都存儲在關係型資料庫中，需要學習SQL語言進行數據查詢。關於SQL語言，強力推薦《SQL必知必會》，整本書通俗易懂，是學習SQL語言的不二之選。

學習資料庫的本質就是在學習一種與數據打交道的邏輯思維與能力。編程中的很多思想都和關係型資料庫、SQL相通，比如：SQL中對data進行group by的操作，這個在Excel里類似於透視表，在Python/R中也有相應的group function去處理數據。甚至在以後的進階過程，你會接觸到分散式資料庫和所對應的no-SQL語句。

3.編程能力

Excel。 透視表(Pivot Table)是做數據分析的必備技能。透視表可以幫你迅速匯總數據，看到各類型數據的直觀特徵就像是讓你站在更高的視角看待數據。作為進階，Excel自帶的函數、各種插件，以及VBA也是很好的工具。

python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術？

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。

Python數據分析，主要需要學習以下內容：

1、Python語法基礎

2、Python數據分析擴展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬蟲基礎（非必須，但可以提升興趣）

4、Python數據探索及預處理

5、Python機器學習

python的下載和安裝環境：難點主要是在環境的安裝上，很多小白往往一腔熱血但是面對環境安裝的時候就泄了氣，因為我會用Anaconda為例進行環境的安裝，同時我建議初學者不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。

數據類型：python的數據類型比較簡單，基本上就可以分為兩大類——數值和字元串。

數值：數值是python最基礎的數據類型，也是我們賦值給變數時最常用的形式，主要包括整型、布爾型等。

字元串：也就是文本數據，在python中一般用引號來定義，可以通過python進行拼接和重疊，實現文本數據的處理；

索引和切片：索引是有序列每個子元素在序列的位置，切片就是對序列的部分截取。

數據結構：python的數據結構可以分為四種，列表、元組、字典、集合。

列表：用中括弧表示，可以容納任何對象元素，包括字元串，而且每個元素都可以變化；

元組：其實就是一個固定的列表，初始化元素的值是絕對不能變化的；

字典：可以理解為現實的字典，通過查找拼音（鍵）就能找到這個讀音的所有字（數值）；中

集合：數學上的概念，每個集合中的元素是無序的，不可重複的對象；

數據分析的目的是從數據里找規律，因此想要掌握python必須要學習一些基礎的數理理論，這是成為一個數據分析師必備的能力。對於python來說，其涉及的數理統計學基礎主要由演算法、統計學、概率論等

sql是python的基礎，如果你已經掌握了SQL，那麼這一章你就可以直接跳過，那麼你就要好好學習這部分的內容，因為sql是入門python的關鍵基礎，同時它也是每個數據分析師必備的技能，主要目的是用sql來進行增刪改查等操作，對數據進行篩選。

以上的回答希望對你有所幫助

python數據分析師要學什麼

數據分析師 是數據師Datician[‘det???n]的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。1、數學知識（推薦學習：Python視頻教程）

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

所以數據分析並非一定要數學能力非常好才能學習，只要看你想往哪個方向發展，數據分析也有偏「文」的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發展。

2、分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

3、編程語言

對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

4、業務理解

業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。

對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。

對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

業務能力是優秀數據分析師必備的，如果你之前對某一行業已經非常熟悉，再學習數據分析，是非常正確的做法。剛畢業沒有行業經驗也可以慢慢培養，無需擔心。

4、邏輯思維

這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。

對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關係，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。

對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

5、數據可視化

數據可視化說起來很高大上，其實包括的範圍很廣，做個PPT裡邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。

對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或複雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些複雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

6、協調溝通

對於初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。

7、快速學習

無論做數據分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。

快速學習非常重要，只有快速進入這一行業，才能搶佔先機，獲得更多的經驗和機會。如果你完全零基礎想要儘快進入數據分析行業，選擇一家專業的大數據培訓機構是個不錯的選擇。縮短學習周期，提高學習效率，時間即金錢！

更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python數據分析師要學什麼的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

python數據分析怎麼學習？

python數據分析需掌握的知識和技能：

1. Python介紹、Python環境安裝、Python體驗

2. Python基礎、語法、數據類型、分支、循環、判斷、函數

3. Python oop、多線程、io、socket、模塊、包、導入控制

4. Python正則表達式、Python爬蟲實現

5. 行列式基礎、轉置、矩陣定義、矩陣運算、逆矩陣、矩陣分解、矩陣變換、矩陣的秩

6. Python對常用矩陣演算法實現

7. Python常用演算法庫原理與使用、numpy、pandas、sklearn

8. 數據載入、存儲、格式處理

9. 數據規整化、繪圖與可視化

Python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目有哪些？

簡單羅列些:

1.數據清洗與處理:數據讀取read_csv等，數據表構建dataframe等，數據整合concat/join/merge等，表結構處理以及切片iloc/loc等，數據統計describe/isnull/sum/apply等，圖表展示plot，數據透視表pivot_table等，異常值與缺失數據統計與處理，相關性檢驗

2.機器學習模型構建:svm,logistic,knn等

3.爬蟲:request包

4.深度學習:CNN,RNN，圖像處理，音頻處理，語義理解。