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对比Excel，轻松学习Python数据分析（入职数据分析师读书笔记模板
01思维导图读书笔记目录分析内容摘要精彩摘录作者介绍目录0305020406
思维导图
数据系列数据代码学习基本功能软件学习数据第章数据结构菜品图表表函数时间值格式数据分析本书关键字分析思维导图
内容摘要
内容摘要Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。
读书笔记
读书笔记入门可用，比较清晰易懂，但需结合实践才能更好掌握，多看多学网上的项目和实例，python只是工具，背后的思路更重要。数据分析思路大于工具，而在日常工作中，excel的使用频率远远大于其于工具，所以将excel和python综合展现并且把数据分析按照日常做饭的逻辑进行描写，很用心也很有用。作为入门还是可以的，例子也清晰明了。整体不如谁说菜鸟不会数据分析python篇，错漏有，且虎头蛇尾。亮点是把python数据分析用excel的操作来类比，给有excel基础的人学习带来了很直观的感受。这边书侧重与Excel对比，但是在pandas和numpy上，比《Python极简讲义》这本方法引入地更多一些。加油！。花了近30个小时终于将这本书看完了。对想把Excel表格自动化初级处理的比较合适，讲得比较详细。
精彩摘录
精彩摘录数据分析在企业日常经营分析中有三大作用，即现状分析、原因分析、预测分析。数据分析是指利用合适的工具在统计学理论的支撑下，对数据进行一定程度的预处理，然后结合具体业务分析数据，帮助相关业务部门监控、定位、分析、解决问题，从而帮助企业高效决策，提高经营效率，发现业务机会点，让企业获得持续竞争的优势。对于缺失数据，如果缺失比例高于30%，那么我们会选择放弃这个指标，即做删除处理。而对于缺失比例低于30%的指标，我们一般进行填充处理，即使用0、均值或者众数等进行填充。总体概览指标又称统计绝对数，是反映某一数据指标的整体规模大小，总量多少的指标。数据分析的常规流程：熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论电脑中的文件路径默认使用\，这个时候需要在路径前面加一个r（转义符）避免路径里面的\被转义。也可以不加r，但是需要把路径里面的所有\转换成/，这个规则在导入其他格式文件时也是一样的，我们一般选择在路径前面加r。
目录分析
入门篇
第1章数据分析基础1.1数据分析是什么1.2为什么要做数据分析1.3数据分析究竟在分析什么1.4数据分析的常规流程1.5数据分析工具：Excel与Python
第2章熟悉锅——Python基础知识第3章Pandas数据结构第4章准备食材——获取数据源第5章淘米洗菜——数据预处理实践篇
第6章菜品挑选——数据选择第7章切配菜品——数值操作第8章开始烹调——数据运算第9章炒菜计时器——时间序列第10章菜品分类——数据分组/数据透视表12345实践篇
第11章水果拼盘——多表拼接第13章菜品摆放——数据可视化第12章盛菜装盘——结果导出实践篇
第2章熟悉锅——Python基础知识2.1Python是什么2.2Python的下载与安装2.3介绍JupyterNotebook2.4基本概念2.5字符串2.6数据结构——列表2.7数据结构——字典2.8数据结构——元组2.9运算符
第3章Pandas数据结构3.1Series数据结构3.2DataFrame表格型数据结构
第4章准备食材——获取数据源4.1导入外部数据4.2新建数据4.3熟悉数据
第5章淘米洗菜——数据预处理5.1缺失值处理5.2重复值处理5.3异常值的检测与处理5.4数据类型转换5.5索引设置
第6章菜品挑选——数据选择6.1列选择6.2行选择6.3行列同时选择
第7章切配菜品——数值操作7.1数值替换7.2数值排序7.3数值排名7.4数值删除7.5数值计数7.6唯一值获取7.7数值查找7.8区间切分7.9插入新的行或列
第8章开始烹调——数据运算8.1算术运算8.2比较运算8.3汇总运算8.4相关性运算
第9章炒菜计时器——时间序列9.1获取当前时刻的时间9.2指定日期和时间的格式9.3字符串和时间格式相互转换9.4时间索引9.5时间运算
第10章菜品分类——数据分组/数据透视表10.1数据分组10.2数据透视
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