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1. 如何学习数据分析？
2. 从零开始，如何学习数据挖掘？
3. 有初学者学习python实用的编辑器吗？

如何学习数据分析？

谢邀

现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做基金了。而且门槛很高，必须金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。

可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。

大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理，精力都是有限的。

目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。所以，随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。

以上就是本人对大数据的看法，喜欢的可以加个关注，点个赞。

很高兴回答您的问题。

作为一个数据分析师，结合工作我谈谈我自己的看法。

首先，做数据分析首先得学习数据库，比较数据是最基本的***。

其次，是数据分析相关的理论，为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。

再次，学习各种软件。Excel是最最最基本的工具，各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧，个人认为SPSS更容易上手，当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握，很强大的工具，清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告，不管文字功底、概括能力、审美能力，都是有要求的。

最后，模型学习，这个没的说，要知道每个模型是用来干什么，比如决策树做画像是经常会用到的。

特别想说一点，数据分析不能只看数据，还要相对了解业务，脱离业务的数据分析什么都不是。

希望对您有帮助。

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。

市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。

第一周：Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。

了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。

重中之重是学会vlookup和数据***表。这两个对后续的数据转换有帮助。

学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。

学会数据***表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。

网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。

养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。

附加学习：

1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别

2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。

3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。

第二周：数据可视化

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。

以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。

另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。

抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》

另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。比Excel的图表高级多了。

BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。

第三周：分析思维的训练

这周我们轻松一下，学学理论知识。

分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。

再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。

题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。

这里送三条金句：

一个业务没有指标，则不能增长和分析

好的指标应该是比率或比例

好的分析应该对比或关联。

举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？

这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）

这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）

1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）

路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）

这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。

第四周：数据库学习

Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。

SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。数据分析师经常有各类***设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。

SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。

作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。

了解where，group by，order by，h***ing，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等即可。

你看，和Excel的函数都差不多。如果时间充裕，则学习row_number，substr，convert，contact等。和Excel一样，学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。

期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。

网上搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。我用的是Sequel Pro。

第五周：统计知识学习

统计学是数据分析的基础之一。

统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。

这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。

Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。

《统计数字会撒谎》休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。

深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。

多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。

第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）

这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方***更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。

我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。

这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。

《增长黑客》

数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架，部分非数据的营销案例，

《网站分析实战》

如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。书中案例以Google Analytics为主。其实现在是app+Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。

《精益数据分析》

互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。

还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。

除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。

第七周：Python/R学习

终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。

这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。

R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。

如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。

R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。如果时间有余。可以再去学习ggplot2。

Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。

需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。

在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。

这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。都是数据分析的利器。

Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。

到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周+，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。有机会，我会专门写文章讲解每一周的具体知识，并且用爬虫爬一些数据做练习和案例。

学习数据分析可以遵循以下步骤：

1. 学习基础数学和统计学知识。数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识，包括概率、***设检验、回归分析等。
2. 学习数据分析工具。掌握一些数据分析工具，如Excel、Python、R等，可以帮助你更好地进行数据分析。
3. 学习数据可视化。学习数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，可以将数据分析结果以图形化的方式呈现出来，更加直观地展示数据分析结果。
4. 学习实践案例。通过学习实际的数据分析案例，可以更好地理解数据分析的应用场景和方法。
5. 参加培训课程。参加一些数据分析相关的培训课程，可以加速学习过程并且获得实践经验。
6. 扩展阅读。阅读相关的书籍、文章、博客等，可以帮助你了解更多的数据分析知识和技能。
7. 实践练习。通过实践练习，将学到的知识应用到实际项目中，进一步巩固和提高数据分析能力。

对于普通用户来说，以下是一些学习数据分析的建议：

1. 了解基础知识：首先，学习数据分析需要掌握一些基础知识，例如数据类型、数据结构、基本统计学概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通过在线课程、教科书或参考书籍来学习这些基础知识。
2. 学习统计学和数学知识：数据分析需要涉及到很多统计学和数学的概念，例如概率、***设检验、回归分析等等。因此，建议在学习数据分析前，先学习一些基础的统计学和数学知识。
3. 使用数据分析工具：了解如何使用数据分析工具是学习数据分析的关键。Excel 是一个常见的工具，而 Python 和 R 则是比较流行的编程语言。学习如何使用这些工具，并掌握一些基本的编程技能可以让您更快地进行数据分析。
4. 实践练习：理论学习和工具使用只是学习数据分析的第一步，更重要的是通过实践练习来掌握数据分析的技能。可以通过实际的数据分析项目来练习，例如使用 Excel 或 Python 对数据集进行分析。
5. 加入社群：加入数据分析社群可以与其他学习者交流经验，并学习其他人的技能。可以通过在线社群、网络论坛或参加数据分析培训班来了解更多相关知识。
6. 选择合适的 BI 工具：根据您的数据分析需求，选择合适的 BI 工具。常见的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具进行数据分析可以大大简化您的工作流程，并提高您的数据分析效率。如果您需要学习使用 BI 工具，请考虑参加培训课程或在线教程。

学习数据分析需要一定的时间和精力， 通过坚持不懈地学习和实践， 可以掌握这一重要的技能，并且走向高薪数据分析，数据挖掘，数据开发等岗位。

从零开始，如何学习数据挖掘？

1、数学基础，线代、概率论等基础知识非常重要。

2、数据挖掘导论得老老实实过一遍。

3、啃掉python基础语法，熟悉python科学计算包的语法及用法，pandas、numpy、matplotlib、sklearn等等；

4、在kaggle上找项目，结合上述3，熟悉清晰数据、加工数据的流程，特征工程在机器学习中最重要...数据处理的好，模型效果一般不会差。跑跑sklearn中模型，了解每个模型参数的含义。

5、利用numpy等包，自己实现一些经典的算法模型。

先学习数据挖掘的相关算法，在此期间你可能会遇到各种统计学的问题，可以咨询百度。可以参考数据挖掘算法写的不错的一本书《数据挖掘导论》，每个算法都有对应的小数据集示例，比较具体，非常好理解。每刷完一个算法就对照一个用于数据挖掘的软件进行练习。

有初学者学习python实用的编辑器吗？

Python编程的话，真心推荐pychram，pycharm有很强的代码提示功能和索引功能。代码提示能标出你代码的问题，便于你查找问题。如果你是做数据科学类的，那么在***下载一个免费版就够用，如果你使用python是用于开发web程序，那你可以下载专业版的pycharm，可以在网上看看破解教程，十分简单。

起初能够很好兼容Python的编辑器很少，那时候大部分在用ecplise for pydev。但现在很多编辑器都可以很好的兼容Python了。

第一款也是我极度推荐的vscode，微软出品，简直不要太好用，哈哈哈，用法见

第二款ulipad，国人开发的小巧编辑器，介绍见

第三款sublime，也不错，就是配置太麻烦了，简直逆天。介绍见

这里介绍几个不错的python编辑器，感兴趣的可以下载，尝试一下，主要内容如下：

1.Sublime Text：这是一个轻量级的代码编辑器，跨平台，支持几十种编程语言，包括Python，J***a，C/C++等，小巧灵活，运行轻快，支持代码高亮、自动补全、语法提示，插件扩展丰富，是一个很不错的代码编辑器，配置相关文件后，可直接运行python程序：

2.VS Code：这是微软开发的一个跨平台的代码编辑器，支持常见的编程语言开发，插件拓展丰富，不仅智能补全、语法检查、代码高亮，还支持git功能，运行流畅，是一个很不错的代码编辑器，安装相关插件后，可直接运行python程序：

3.Atom：这是github专门为程序员开发的一个代码编辑器，也是款平台的，界面简洁直观，使用起来非常方便，自动补全、代码高亮、语法提示，启动运行速度较快，对于初学者来说，是一个很不错的代码编辑器：

4.PyCharm：这是一个专门用于Python开发的IDE，常见的代码补全、智能提示、语法检查，这个软件都支持，除此之外，还集成了版本控制、单元测试、git功能，可以快速创建Django，Flask等Python Web框架，使用起来非常不错，在开发大型项目中经常会用到，唯一的缺点就是，启动起来有些卡，还不是免费的，不过可以下载社区免费版的：

就分享这4个Python编辑器吧，使用起来都不错，对于日常的Python开发来说，完全够用了，当然，也还有其他Python编辑器，像Spyder等，也欢迎大家留言、评论。

Micropython和Microbit都是通过Python来操作硬件单片机的，之所以用Python是因为语法简答方便编程。Micropython用Python语言在嵌入式中编程，不需要了解底层寄存器、数据手册、厂家的库函数，大部分外设和常用功能都有自己的库，使开发和移植变得容易和快速。

Micropython目前的可视化编辑器有Python Editor，工具使用简答方便，很容易上手。

Micro:bit这是一款由BBC主导，微软、三星、ARM、英国兰卡斯特大学、巴克莱银行等合作伙伴共同开发的嵌入式编程设备。它可以通过计算机、手机、平板编程，也可以用图形化的方式编程。支持Scratch、Python、J***aScript三种语言。一块小小的电路板，集成了重力传感器、磁力传感器、温度感测、蓝牙等多个模块。

Micro:bit可视化编辑器是MakeCode,可直接到***

在线编程。

以上就是Micropython和Microbit编辑工具说明，希望对你了解有帮助！

谢谢邀请！

深度学习、机器学习、自然语言处理......现在人工智能方面的词汇都已经是大热词汇，每个企业都在讨论推荐算法、每个企业都在讨论深度学习。作为人工智能最重要的编程语言Python，今天给大家推荐几款好的Python继承开发环境。

不推荐使用Emacs/Vim

很多人都说Emacs/Vim这两款文本编辑器才是***系最好的IDE，只是对于大部分程序员来说这两款编辑器并不算特别友好，学习成本太大。大多数推荐这两款工具的，要么是可能真的是高手，要么就是属于装.逼！

当然如果你跟我一样，对Linux/Unix操作系统比较熟悉，已经花了很长的时间学习Emacs/Vim，你可以尝试用这两款编辑器写Python程序。

Visual Studio Code、Sublime Text、IDLE

Visual Studio Code是微软出的一款文本编辑器，基于electron框架，electron是目前最好的通过桌面解决方案之一，并且是通过前端的技术来实现桌面开发。Skype、GitHub、Atom、slack、Hyper、Simplenoote等经典软件客户端都是基于这个框架开发的。Visual studio code搭配Python开发工具，已经非常强大。

在Visual studio code面世之前，Sublime Text曾经是我的主力文本编辑器之一，黑色主题、支持Vim模式，并且非常节约***，可谓是小而强的代表，我用Sublime text写过C/C++，写过前端，也写过Python，非常顺手。

IDLE是Python官方开发的非常轻量级的集成开发环境，不过初学者在使用Python Shell的时候，可能会有一些困扰，建议大家遇到问题去Stack Overflow多看看。

WingIDE和PyCharm

大多数学过Python的会推荐这两款集成开发环境，也算是两款宿敌集成开发环境。

PyCharm是JetBrains公司的继承开发环境，这家捷克软件公司最擅长做IDE，其中IntelliJ IDEA、WebStorm、Clion都是这家公司的继承开发环境，可以说PyCharm是师出名门。

WingIDE是曾经Jolt Awards的年度生产力工具的获得者，这款软件是基于同样大名鼎鼎的eclipse，没想到JetBrains和IBM关于IDE之战会持续这么广，eclipse和IDEA是J***a领域最强的两款集成开发环境，而WingIDE和PyCharm又是Python领域最好的两款集成开发环境。

总结一下：如果是初学者，我强烈建议用WingIDE、PyCharm、Visual Studio Code这几款工具来做Python开发。如果是做企业级的项目WingIDE和PyCharm当然是最好的选择，写写小脚本visual studio code和sublime text足矣。