在數據分析領域，python是一個繞不開的知識和工具，如果不會用python就很難說自己會數據分析，但是最近很多想要入門數據分析的小白經常問我，
Python怎麼入門？Python雖然被稱作是“最簡潔的語言”，但是它終究還是一門編程語言，想要入門還需要掌握一些基礎知識和技巧。為此，我先列上一個學習計劃，在接下來的一個月裡會根據學習計劃，整理、梳理出Python的入門學習知識，對於那些想要學習Python的同學們提供一個參考：
- 初始python基礎
- python的數理統計理論
- sql的學習
- python的語法基礎
- 用python實現數據可視化
- 數據分析實戰
一、初識python基礎
在這一章裡，主要是介紹我們為什麼要用python進行數據分析，以及python需要掌握的一些基礎知識，我們能夠用python做什麼？在第一章裡，讓大家在感性的認知上首先了解一下這個分析工具，主要涵蓋的內容包括python的下載與環境安裝、數據類型介紹和內置數據結構介紹：
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洩了氣，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——數值和字符串。
- 數值：數值是python最基礎的數據類型，也是我們賦值給變量時最常用的形式，主要包括整型、布爾型等。
- 字符串：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：用中括號表示，可以容納任何對象元素，包括字符串，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；
二、python的數理統計理論
數據分析的目的是從數據裡找規律，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算法、統計學、概率論等，在這一章裡我會進行簡單的介紹：
- 矩陣理論-----線性代數
- 導數、偏導、凹凸函數-----微積分
- 正態分佈、偏態、峰度-----概率論
- 量化分析、推斷-----統計學
- 描述統計和推斷統計-----數理統計
三、SQL的學習
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。
四、python的語法基礎
這一部分主要是對python的基礎語法進行講解，這一部分是學習python的關鍵，只要能夠熟悉掌握各種語法和語句，基本上就學會了python，當然這一部分只是進行簡單的入門，更加進階的語法暫時不會涉及。
- Python語句的縮進
- Python的多行語句
- Python引號
- Python標識符
- Python關鍵字
- Python變量
- 變量聲明並賦值示例
五、用python實現數據可視化
在這一章裡，我會簡單講解一下如何利用python的matplotlib進行數據可視化的操作，python中有著非常優秀的可視化庫，進行可視化製作也是數據分析必備的能力之一，在這一部分中我會使用幾種不同數據圖表來講解基於matplotlib的數據可視化。
- Bar（柱狀圖/條形圖）
- Bar3D（3D 柱狀圖）
- Boxplot（箱形圖）
- EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）
- Funnel（漏斗圖）
- Gauge（儀表盤）
- Geo（地理座標系）
- Graph（關係圖）
- HeatMap（熱力圖）
- Kline（K線圖）
- Line（折線/面積圖）
- Line3D（3D 折線圖）
- Liquid（水球圖）
- Map（地圖）
- Parallel（平行座標系）
- Pie（餅圖）
- Polar（極座標系）
- Radar（雷達圖）
- Sankey（桑基圖）
- Scatter（散點圖）
- Scatter3D（3D 散點圖）
- ThemeRiver（主題河流圖）
- WordCloud（詞雲圖）
六、數據分析實戰
到了最後一章，你應該已經基本掌握了python的操作，最後一步就是要進行分析項目的實戰，在這一部分中我會以幾個實際中遇到的數據分析項目為例進行實操，包括爬蟲+分析、業務指標分析等等，為大家拓寬數據分析的思路，早日成為數據分析師！
後言
雖然我的標題是一個月入門python，但是python的掌握需要在大量的實踐中不斷磨合糾錯，才能得到實質性的提高，因為我的學習計劃只是希望帶給完全小白的新手一點思路和指導，讓他們能夠少走一些彎路。
當然，python只是數據分析工作當中的一部分，如果有人想要更加全面地進行數據分析的學習，不妨參考一下我的專欄《十週入門數據分析》，其中也會對python有所涉及：
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