《Python数据分析师成长之路》凝聚了作者在多个行业数据分析实战中的宝贵经验，旨在帮助读者从零基础入行到专家级数据分析师需掌握的全栈核心能力。书中提供了高效的成长方法和简洁的学习路径。
《Python数据分析师成长之路》共13章。第1~5章为基础部分，系统介绍Python学习的基本路径以及数据分析师所需的核心编程技能，包括Pandas和NumPy基础、数据预处理和SQL基础。第6~11章侧重于应用，涵盖了数据获取、可视化、分析方法、自动化分析报告生成、行业分析思维和数据挖掘等实用技能。第12章为创新部分，重点探讨了如何利用ChatGPT进行数据挖掘。第13章为答疑部分，回答了数据分析从业者常见的问题，如思维培养、突破瓶颈和转行准备，总结了多年的经验供读者参考。
书中每个知识点均配有详细的实战代码示例，帮助读者快速理解并应用到实际分析中。通过《Python数据分析师成长之路》的学习，读者能够专注于数据收集到分析结论形成的全链路技能，掌握最常用的技能与最简短的学习路径。
《Python数据分析师成长之路》适合初入数据分析领域的从业者、准备转型的各行各业人员以及对Python数据分析感兴趣的读者。

《Python数据分析师成长之路》是一本极具实用性和指导性的数据分析参考书，涵盖了数据分析领域的关键技能和工具。通过深入浅出的讲解和丰富多样的案例，《Python数据分析师成长之路》将带领读者系统学习Python在数据分析中的应用，从而提升数据分析能力和职业竞争力。
无论您是初学者还是已经从事数据分析工作多年的老手，《Python数据分析师成长之路》都能为您提供全面的指导和实用的技能。作者以清晰的逻辑和丰富的经验为读者呈现了一份完整而严谨的数据分析学习指南，旨在帮助读者更好地理解数据分析的本质和应用。
如果您渴望在数据分析领域取得更大的成就，《Python数据分析师成长之路》将成为您不可或缺的学习利器。无论您是想要系统学习数据分析技能，还是希望提升职业竞争力，《Python数据分析师成长之路》都将成为您的最佳选择。

在大数据分析领域，掌握数据分析能力已成为互联网和传统行业不可或缺的核心技能，当前，许多企业正在经历数字化转型，其决策过程日益依赖数据赋能。
过去，数据分析主要依赖Excel，这种方式效率较低。随着数据量的迅猛增长，掌握SQL进行数据提取，以及使用Python进行数据分析，已成为技能。尤其是在数据挖掘任务中，机器学习算法的应用越来越重要。未来，利用ChatGPT进行数据分析的趋势也将逐渐形成。
因此，进入数据分析行业的从业者需要首先熟悉数据提取的基础能力，并熟练掌握使用Python进行数据分析的技能。一些企业甚至要求具备合法获取公开数据的能力，以便快速有效地处理所需分析的数据。只有这样，才能进行深入分析，通过可视化展示结果，进一步推进数据挖掘，最终实现科学决策。此外，未来还需学习如何利用ChatGPT进行快速探索和数据分析，以适应行业的发展。
目前市场上已有一些书籍专注于数据分析的编程能力、分析思维的培养以及机器学习算法等方面，但鲜有针对初入职场的分析师如何快速有效地成长为数据分析专家的指南。因此，本书旨在系统阐述职场中从基础到深入所需的核心技能与思维。
随着岗位需求和项目要求的不断提高，数据分析师需要掌握一系列基础知识和核心技能。为此，本书结合实际工作项目，详细讲解数据分析师成长的全链路，帮助读者理解在职业发展过程中需要掌握的各项相关技能。这样，读者可以轻松梳理学习成长路径，降低学习的门槛，快速提升自身的分析能力。
本书共13章，主要分为三部分。
第一部分为基础部分（第1~5章），介绍Python学习路径及其在数据分析中的基础编程技能，包括Pandas基础、NumPy基础、Python数据预处理和SQL基础。
第二部分为应用部分（第6~11章），介绍在实际数据分析工作中常用的技能和知识，包括数据获取、数据可视化、数据分析方法、自动化分析报告生成、行业分析思维和数据挖掘等。
第三部分为实践部分（第12、13章）。第12章为创新部分，重点介绍如何利用ChatGPT进行数据挖掘。第13章为答疑部分，针对数据分析从业者常见的疑问，如思维培养、瓶颈突破和转行准备，总结了多年的经验，供读者参考。
建议初学者认真学习前5章，打好基础，以便后续的深入学习。第6~11章针对不同案例聚焦学习常用技能、语法及相关思维。初入职场的读者可以结合自身工作需求制订学习优先级，逐步完成第6~11章的学习。在此基础上，尝试学习第12章，初步了解如何通过ChatGPT进行数据分析和挖掘，并阅读第13章，以应对成长过程中可能遇到的疑惑，从而做好充分准备。
在创作形式方面，本书主要通过最基础的编程语法和最常用的分析函数进行讲解。尽管数据分析中还有许多复杂的函数，本书不会深入探讨这些内容。我们将重点通过简单的语法和典型的案例，介绍数据分析岗位所需的各种技能，力求使读者通过实际操作快速入门，了解数据分析职业发展所需的知识体系。这样，读者就可以根据个人兴趣和工作需求，进一步深入学习自己想掌握的部分。
在内容方面，本书主要面向所有希望从事或已经从事数据分析岗位的人员。只要读者对学习编程不排斥，并对数据分析感兴趣，就可以学习本书的内容。
数据分析相关技术已广泛应用于各行各业，吸引了众多对数据分析感兴趣的人考虑转型进入数据分析领域。目前国内有许多数据分析培训机构和相关课程，然而它们往往相对独立。例如，有专门教授编程的课程，也有分享分析思维的课程，甚至还有突出数据可视化的培训等。
配套资源下载
本书配套源代码，请读者用微信扫描右边的二维码下载。如果学习本书的过程中发现问题或疑问，可发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为Python数据分析师成长之路。
本书是作者从各行业数据分析工作实践中整理的技能体系和经验总结，旨在梳理和汇总从初级岗位到专家级岗位可能涉及的技能、分析方法和经验案例。内容涵盖Python基础语法、NumPy和Pandas数据分析方法、SQL基础语法、Python数据获取、数据分析思维、数据可视化、自动化分析报告、数据建模以及ChatGPT分析建模入门等。书中通过大量具体示例和实际案例，展示了数据分析技能和理论的掌握程度，以及这些能力在实际案例中的应用。
最后，感谢编辑的热情指导，感谢我的家人一直以来的支持，没有他们的帮助，本书无法顺利完成。
熊 松
2025年4月

熊松，华东交通大学计算机技术专业硕士，研究方向为加密算法，毕业后先后供职于德邦物流、淘宝、魅族，目前供职于同盾科技，担任数据产品经理，先后负责落地过千万级产品营收和相关项目管理。对数据分析和数据产品有多年的实战工作经验及行业知识沉淀。数据分析工具以及Python技术爱好者。

第1章 从菜鸟到高手的路径是什么 1
1.1 数据分析基础技能学习 1
1.1.1 Excel能力 2
1.1.2 SQL编程能力 3
1.1.3 Python编程能力 4
1.2 数据分析思维能力培养 6
1.2.1 需求层面：角色转换 7
1.2.2 业务层面：核心指标 9
1.2.3 战略层面：明确方向 9
1.2.4 行业层面：洞察影响 10
1.3 Python数据分析通用链路技能 11
1.3.1 数据收集 11
1.3.2 数据预处理 12
1.3.3 数据分析 12
1.3.4 数据挖掘 13
1.3.5 数据可视化 13
1.3.6 数据分析报告 13
1.4 保持最佳的职业心态 13
1.4.1 遇到问题 14
1.4.2 面对和理解问题 14
1.4.3 解决问题：保持最佳的职业心态 14
1.5 本章小结 16
第2章 NumPy基础 17
2.1 NumPy简介 17
2.2 NumPy结构 17
2.3 数据类型及转换 18
2.4 生成各种数组 19
2.5 数组计算 21
2.6 索引和切片 22
2.7 布尔索引 25
2.8 本章小结 27
第3章 Pandas入门 28
3.1 Series基础使用 29
3.1.1 Series定义和构造 29
3.1.2 Series索引和值 30
3.1.3 字典生成Series 31
3.1.4 Series基础查询与过滤 32
3.1.5 Series和数值相乘 33
3.1.6 Series识别缺失值 33
3.2 DataFrame基础使用 34
3.2.1 DataFrame定义和构造 34
3.2.2 嵌套字典生成DataFrame 36
3.2.3 DataFrame固定行输出 37
3.2.4 DataFrame固定列输出 38
3.2.5 DataFrame列赋值 40
3.2.6 DataFrame列删除 40
3.3 Pandas数据交互 41
3.3.1 重新设置索引 41
3.3.2 删除行和列 42
3.3.3 Pandas选择与过滤 45
3.3.4 Pandas数据对齐和相加 49
3.3.5 Pandas函数apply应用 52
3.3.6 Pandas数据排序 53
3.4 动手实践：Pandas描述性统计 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 累计求和输出 58
3.4.4 描述方法describe() 58
3.5 本章小结 59
第4章 Python基础数据处理 60
4.1 数据读取 60
4.2 数据合并 62
4.2.1 按数据库表关联方式 62
4.2.2 按轴方向合并 65
4.3 数据清洗 69
4.3.1 缺失值处理 69
4.3.2 重复值处理 75
4.3.3 特殊处理 76
4.4 数据分组 79
4.5 数据替换 82
4.6 本章小结 84
第5章 SQL基础 85
5.1 MySQL数据库安装 85
5.1.1 MySQL下载与安装 85
5.1.2 数据库管理工具安装 88
5.1.3 数据库的连接 90
5.2 MySQL数据查询 91
5.2.1 基础数据查询 92
5.2.2 模糊数据查询 94
5.2.3 字段处理查询 95
5.2.4 排序 95
5.2.5 函数运算查询 96
5.2.6 分组查询 97
5.2.7 限制查询 97
5.3 多表查询 97
5.4 增、删、改方法 100
5.5 本章小结 101
第6章 Python爬虫基础 103
6.1 爬虫原理和网页构造 103
6.1.1 网络连接 103
6.1.2 爬虫原理 104
6.1.3 网页构造 107
6.2 请求和解析库 108
6.2.1 Requests库 108
6.2.2 Lxml库与Xpath语法 111
6.3 数据库存储 115
6.3.1 新建MySQL数据库 116
6.3.2 Python数据存储 118
6.4 案例实践：爬取当当网图书好评榜TOP500 119
6.4.1 爬取思路 119
6.4.2 爬取代码 122
6.4.3 整体代码和输出 123
6.5 本章小结 126
第7章 数据分析方法 127
7.1 5W2H分析法 127
7.2 漏斗分析法 128
7.3 行业分析法 130
7.4 对比分析法 132
7.5 逻辑树分析法 133
7.6 相关分析法 136
7.7 2A3R分析法 137
7.8 多维拆解分析方法 140
7.9 本章小结 141
第8章 Python可视化 142
8.1 Matplotlib基础 143
8.1.1 可视化：多个子图 144
8.1.2 标题、刻度、标签、图例设置 146
8.1.3 注释 148
8.1.4 图片保存 151
8.2 Matplotlib各种可视化图形 152
8.2.1 折线图 152
8.2.2 柱状图 153
8.2.3 饼图 155
8.2.4 散点图 155
8.3 其他Python可视化工具介绍 156
8.4 可视化案例：动态可视化展示案例 157
8.5 本章小结 159
第9章 Python自动化生成Word分析报告 160
9.1 添加Word文档 161
9.2 添加标题和段落文本 161
9.2.1 添加标题 161
9.2.2 添加段落文本 162
9.3 添加表格 163
9.4 添加图片 165
9.5 设置各种格式 166
9.5.1 添加分页符 166
9.5.2 段落样式 166
9.5.3 字符样式 167
9.6 案例实践：杭州租房市场分析报告自动化 167
9.7 本章小结 170
第10章 行业数据分析思维 171
10.1 电商行业 171
10.1.1 行业经验总结 171
10.1.2 电商案例分析思维 174
10.2 金融信贷行业 176
10.2.1 行业经验总结 176
10.2.2 信贷风控案例分析思维 179
10.3 零售行业 181
10.3.1 行业经验总结 181
10.3.2 零售案例分析思维 185
10.4 本章小结 187
第11章 Python数据挖掘 188
11.1 常用的数据挖掘算法 188
11.1.1 C4.5算法 189
11.1.2 CART算法 189
11.1.3 朴素贝叶斯算法 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 数据预处理方法 193
11.2.1 数据导入 194
11.2.2 数据描述 196
11.2.3 数据清洗 199
11.2.4 数据转换 201
11.2.5 数据分割 203
11.2.6 特征缩放 203
11.3 Scikit-learn介绍 204
11.4 模型评估 207
11.5 案例分享 210
11.5.1 数据导入 211
11.5.2 数据现状分析维度 212
11.5.3 缺失值情况 213
11.5.4 异常值情况 213
11.5.5 数据预处理 220
11.5.6 探索性分析 222
11.6 本章小结 233
第12章 ChatGPT数据分析方法实践 234
12.1 应用场景与分析方法建议 235
12.2 产品优化建议 237
12.3 使用ChatGPT编写代码 239
12.3.1 使用ChatGPT编写SQL代码 239
12.3.2 使用ChatGPT编写可视化图表代码 241
12.4 案例分享：使用ChatGPT自动化建模 243
12.4.1 数据上传 243
12.4.2 数据说明 244
12.4.3 数据探索分析 245
12.4.4 数据预处理 246
12.4.5 建模输出预测结果 246
12.4.6 模型评估 247
12.5 本章小结 248
第13章 数据分析师成长过程常见疑问 250
13.1 大厂数据分析岗位的日常工作 250
13.1.1 快速熟悉业务与数据库 250
13.1.2 可视化工具的使用 251
13.1.3 全局思维：搭建业务指标体系 251
13.1.4 产品思维：快速推进 251
13.1.5 不管什么分析方法，能发现解决问题就是好方法 252
13.1.6 项目管理和沟通是一把利剑 252
13.1.7 碎片化时间管理必不可少 252
13.1.8 小结：一个成熟的阿里数据分析师的日常要求 253
13.2 数据分析新人如何写好阶段性工作总结 253
13.2.1 日常工作总结 254
13.2.2 重点项目 255
13.2.3 重点价值 255
13.2.4 重点协同 255
13.2.5 成果呈现 256
13.2.6 小结 256
13.3 做数据分析师会遇到哪些职业困惑 256
13.3.1 数据分析师是否需要具备强大的编程能力 257
13.3.2 数据分析师的价值 257
13.3.3 数据分析师升职加薪是不是很快 258
13.3.4 数据分析师是否容易遇到职业天花板，如何突破 258
13.3.5 如果将来不想再做数据分析师，还可以转向哪些职业 259
13.3.6 小结 259
13.4 转行做数据分析师要做好什么准备 260
13.4.1 了解自己、了解行业、确定方向 260
13.4.2 硬件准备和软件准备 260
13.4.3 小结 263
13.5 数据分析师如何避免中年危机 263
13.5.1 扎实的基本功：分析能力 264
13.5.2 深耕行业：积累独特经验 264
13.5.3 保持热情，不断创新 265
13.5.4 小结 265
13.6 数据分析师的前景 265
13.6.1 一般前景数据分析师的发展路径 266
13.6.2 潜在前景数据分析师的内功修炼 266
13.6.3 小结 267
13.7 数据分析师的薪资差异 268
13.7.1 硬件技能差异 268
13.7.2 分析思维的差异 269
13.7.3 沟通能力差异 270
13.7.4 项目管理能力差异 270
13.7.5 小结 271
13.8 数据分析师沦为取数工具人，如何破局 271
13.8.1 知己知彼：清楚如何被动沦为工具人 271
13.8.2 提高效率：找到以一当百的终极武器自助分析工具 272
13.8.3 实现价值：数据驱动业务支持决策，彻底摆脱工具人角色 272
13.8.4 小结 273
13.9 本章小结 273