Python数据分析师成长之路

本书凝聚了作者在多个 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。 本书共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。通过本书的学习， 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。 本书适合初入数据分析 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。

第1章 从菜鸟到高手的路径是什么 1.1 数据分析基础技能学习 1.1.1 Excel能力 1.1.2 SQL编程能力 1.1.3 Python编程能力 1.2 数据分析思维能力培养 1.2.1 需求层面：角色转换 1.2.2 业务层面：核心指标 1.2.3 战略层面：明确方向 1.2.4 行业层面：洞察影响 1.3 Python数据分析通用链路技能 1.3.1 数据收集 1.3.2 数据预处理 1.3.3 数据分析 1.3.4 数据挖掘 1.3.5 数据可视化 1.3.6 数据分析报告 1.4 保持最佳的职业心态 1.4.1 遇到问题 1.4.2 面对和理解问题 1.4.3 解决问题：保持最佳的职业心态 1.5 本章小结 第2章 NumPy基础 2.1 NumPy简介 2.2 NumPy结构 2.3 数据类型及转换 2.4 生成各种数组 2.5 数组计算 2.6 索引和切片 2.7 布尔索引 2.8 本章小结 第3章 Pandas入门 3.1 Series基础使用 3.1.1 Series定义和构造 3.1.2 Series索引和值 3.1.3 字典生成Series 3.1.4 Series基础查询与过滤 3.1.5 Series和数值相乘 3.1.6 Series识别缺失值 3.2 DataFrame基础使用 3.2.1 DataFrame定义和构造 3.2.2 嵌套字典生成DataFrame 3.2.3 DataFrame固定行输出 3.2.4 DataFrame固定列输出 3.2.5 DataFrame列赋值 3.2.6 DataFrame列删除 3.3 Pandas数据交互 3.3.1 重新设置索引 …… 第4章 Python基础数据处理 第5章 SQL基础 第6章 Python爬虫基础 第7章 数据分析方法 第8章 Python可视化 第9章 Python自动化生成Word分析报告 第10章 行业数据分析思维 第11章 Python数据挖掘 第12章 ChatGPT数据分析方法实践 第13章 数据分析师成长过程常见疑问