我本科是财务管理，文科专业，零基础学习Python转行数分后，现在我的日常工作都离不开它。

接下来，给各位跟我一样无编程经验的朋友一些学习的建议

目标导向：先搞清楚为啥要学

Python几乎可以做任何事，但我不行，所以我只把它定位成帮助我解决数据分析工作问题的工具：自动化报表及工作流程、复杂业务分析、AB测试中的假设检验、建模预测。其他的内容我一概不学。把有限的精力放在最大的价值上，而最大的价值来自于实现我的目标。

数据分析中Python可以干啥

• 办公自动化：把周报月报等规范的Excel报表写成自动脚本、把跨部门协作流程改成自动化处理等等

• 复杂场景分析：Excel透视表无法实现的逻辑都可以用Python来完成

• AB测试：互联网中，尤其是大厂几乎每天都在AB测试的路上，python能解决假设检验全过程

• 建模预测：涉及机器学习算法的落地应用，几乎都是Python，可以做销售预测、用户流失预测等*

不建议拿Python干啥

❌爬虫：很多Python教程都会教爬虫，因为它能马上拿到结果给到即时的满足。但是！除非你的目标是爬虫工程师，否则非常不建议用Python做爬虫！因为网络通信、网站反爬都够你喝一壶的。可以用更简单的无代码工具解决：例如八爪鱼、后裔、RPA

❌开发网站：网络上免费的Python教程大多数是面对后端程序员，所以会教你开发网站，对数据分析师来说，完全没有用，请立刻跳过这部分！即使你想做，也可以用低代码工具解决，例如宜搭，轻轻松松都能做出一个系统出来

❌可视化：Python做可视化真的很难落地，你花很多时间学习完后发现公司都是会用专业的BI系统，例如PowerBI、Tableau、帆软、观远、或者自研发

那Python要学啥？

Python之所以热门是因为它有大量封装好的第三方库，我们可以直接用！所以我们要以【库】为单位来讨论：

数据分析必备库：Pandas

能解决数据分析流程中80%的问题，必学！

超高性价比的接口调用库：Requests

程序员最看重的就是效率，其中一个原则就是尽可能避免重复造轮子

你想要实现的功能许多公司已经做好了，例如阿里、腾讯、百度都有免费额度的能力给你用 使用别人做好的轮子的一个方式就是：通过requests调用API接口

例如想做一个文本识别的功能，不用学习机器学习算法，直接调用百度的接口即可！超简单！

用于回归和假设检验的库：SciPy & StatsModel

这两个是专门用来解决统计学问题的库，例如AB测试做假设检验就离不开它们

机器学习库：scikit-learn

建模预测必备的库

用什么客户端？

有很多IDE，也就是客户端来给我们编辑、运行Python，对于数据分析师，优先选择Anaconda+Juypter Notebook：前者预置了常用数据分析库，减少我们配置环境的烦恼，后者方便调试代码的同时还能方便写笔记注释

其次，我现在也有VS Code Studio，涉及部署开发就可以用它。

在哪学？

口碑视频：B站小甲鱼

荐书：

• 强推《Python数据分析与数据化运营》

• 真正落地的业务分析，学习Python的同时还能补充业务知识

• 《利用Python进行数据分析》

敲代码前必看避坑指南

✅尝试读懂报错信息

报错信息不可怕，最重要的是你能解读它，报错的时候能直接从最后一行开始往前看是哪里出的问题。

✅善用搜索引擎

我们学习Python过程中遇到的问题99%都会有答案，有条件的就上谷歌搜索，没条件的就去CSDN、思否找答案，虽然百度真的很烂但也可以用一下。

✅学会提问

想要提问后获得别人的回答，一定要消除信息差，把你想要实现的效果、做过什么、报错信息是什么都说出来，一定要全屏截图！全屏截图！全屏截图！只截一点点，没人知道发生什么事。

✅实践出真知

学习的时候，宁愿一个字母一个字母的敲进去，也不能直接复制粘贴。因为敲代码的过程就是在帮你营造肌肉记忆的过程，敲多了自然对他的理解会更深刻。学习完如果不用的话很快就忘记，要利用好公司的资源，尝试用Python去解决工作中的问题，虽然一开始效率比较低，但是能落地的才是你自己的！没有场景也要制造场景！

✅避免重复造轮子

准备一个在线笔记本，推荐飞书文档，把常用的模块整理成一个一个的模块，存进去。下次要用的时候找找看就能复用。

✅养成好习惯：写注释！

否则你离开代码几天，回过头来就不认识它们了，要花时间重新学习自己的作品

✅变量命名要符合业务含义！！

我有个同事的命名是 df1, df2, df3 … 久而久之，连他自己都忘了第几个是什么东西 如果是2022年的订单表，就命名为orders_2022。这样，除了你，其他同事也能看得懂。

关于Python学习指南

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