数据分析师对python的掌握程度要求,python数据科学计算和数据分析师

　　数据分析师通常需要使用编程工具来整理大量复杂的数据，并从这些数据中挖掘有用的信息。简而言之，数据分析师是从杂乱的数据中整理出规则的人，这样的工作需要数据分析师掌握以下技能：

　　知识——数据分析的基础是为行业服务。足够的行业知识可以让数据分析师知道哪些数据可以为行业提供更深入的编程技巧洞察——数据分析师需要知道应该使用哪些库来简化和处理数据，然后找到所需的数据分析——除了自身的数据分析能力，数据分析师还需要知道如何使用工具从数据中提取价值可视化技巧——仅仅提取数据是不够的。数据分析师需要整理这些数据，将它们可视化，汇总并呈现给其他人。本文将使用Python在线运行一系列经典的数据分析案例，让你对数据分析工具和编程有一定的了解，并通过这些数据将我们排序后的数据可视化呈现出来。

　　本文中使用的数据和示例代码已经编译到项目文件中，因此您可以开始使用Python在线运行和查看数据：https://e2f35f8cd0-share.lightly.teamcode.com。

　　分析数据

　　首先，我们需要使用Python中的Pandas库来读取。csv文件。如果您的项目文件中没有安装Panda，您可以参考安装教程，通过Pip Install或Quick Fix安装Panda。

　　读出数据

　　安装熊猫库后，我们还需要使用Python代码在编辑区导入熊猫，然后通过下面的代码读取数据文件。

　　进口熊猫作为pd

　　从制表导入制表

　　Df=pd.read_csv(糖尿病. csv )。您可以使用以下代码，使用Python在线运行编辑器并检查数据效果：

　　打印(制表(df，headers=keys ，tablefmt=psql ))

　　作为数据分析师，你应该知道数字数据和分类数据的区别。

　　顾名思义，数值是指具有数值意义的数据。这类数据具有实际测量的物理意义，如血糖、血压、年龄等。

　　分类数据描述了对象的性质，如性别、婚姻状况、家乡等。其实我们这次用的数据只有“结果”属于涉密数据。在表示分类数据的时候，我们也可以用数字来描述，但是这些数据没有数学意义，你不能用它们来进行运算。

　　数据可视化

　　在本教程中，我们将展示一系列使用Python在线运行的数据可视化效果。您可以根据自己的数据类型选择合适的图表。

　　馅饼

　　使用Python: SimplePie.py在线运行代码

　　散点图

　　使用Python: scatterplot.py在线运行代码

　　折线图

　　使用Python: linechart.py在线运行代码

　　条形图

　　使用Python: multibar.py在线运行代码

　　在我们完成数据分析和可视化图表后，我们可以根据数据和图标内容简要说明数据故事。比如买奔驰的人比买宝马的人多，中老年人患糖尿病的比例更高，一月份冰箱的购买量远高于其他月份。所以根据其他数据和实际情况继续分析。

　　数据分析师也是人，我们有时候在分析数据的时候会有一些被卡在第一位的想法。然而，数据的意义在于驱散这些迷思。在数据分析的过程中，我们需要保持开放的态度，不要让偏见影响我们的数据结果。

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