資料分析工作離不開很多的工具，如果我們要想蒐集資料的話，有些工具是不能夠做好這一項工作的。當然，資料在資料分析中是乙個十分重要的內容，可以說，沒有資料就不存在資料分析這一項工作，那麼這就需要提出兩種工具，那就是python和r。一般來說，這兩種程式語言對於資料分析師是十分有用的，一般來說，初級資料分析師和高階資料分析師的關鍵在於是否具備程式設計能力。而資料分析師裡的資料探勘、商業智慧型、爬蟲、視覺化報表都需要用到程式設計。如果掌握一門優秀的程式語言，那將會使得資料分析工作效率得到提高。下面我們就給大家介紹一下如何學習資料分析中的python和r語言。
從上面的內容我們可以看出，資料分析領域最熱門的兩大語言是r和python。為什麼是這兩種語言呢？這是因為這兩種語言都是比較簡單易學的，比較適合新手學習，而這兩種語言都是有很多優點的，r的優點是涉及各類統計函式和工具的呼叫，r無疑有優勢。但是大資料量的處理力有不逮，學習曲線比較陡峭。python則是萬能的語言，適用性強，可以將分析的過程指令碼化。所以我們主要學習python。在學python的時候，首先需要學會搭建資料分析的環境，而anaconda是功能強大的資料科學工具。python的語法相當簡潔，大家print出第乙個hello world頂多需要半小時的時間。就像在excel上進行運算一樣方便。
當我們學會了搭建資料分析的環境之後，我們需要學習python的資料結構，python有三類資料結構，這三種資料分析結構有列表list，元組tuple，以及字典dict。萬變不離其宗，掌握這三種資料結構以及相對應的函式，足夠應付80%的分析場景。而函式式程式設計為python一大亮點，python自身就提供不少豐富的函式。很多都和excel的函式相通，掌握起來非常迅速。由此可見python很容易上手。
當我們學會了python的資料結構知識以後，我們就需要去學習調取第三方包解決，那就需要使用第三方的函式。如果是乙個頻繁使用的場景，而第三方依靠不了，就需要自己編乙個函式。如果是臨時性的場景，我們寫**就不用寫的那麼詳細了，只要能夠解決問題就可以了，畢竟分析師的**能力不要求工程師那麼嚴格，所以python的學習盡量以應用為主，不用像分析師那麼嚴格。
當大家學會了python的知識以後，還不是完全的能夠掌握這些知識，這就需要大家融合前面學到的知識，可以根據經典案例自己做乙個專案，然後和經典案例進行對比，及時分析出自己的不足並且汲取他人的經驗，這樣大家才能夠熟練的運用python來進行資料分工作。
如何學習資料分析中的Python R？
資料分析工作離不開很多的工具，如果我們要想蒐集資料的話，有些工具是不能夠做好這一項工作的。當然，資料在資料分析中是乙個十分重要的內容，可以說，沒有資料就不存在資料分析這一項工作，那麼這就需要提出兩種工具，那就是python和r。一般來說，這兩種程式語言對於資料分析師是十分有用的，一般來說，初級資料分...
如何學習資料分析中的統計知識？
在資料分析中有很多的知識是需要我們學習的，比如excel 資料庫 以及資料視覺化的知識，通過這些知識的講解我們發現資料分析師需要學習的內容還是有很多的。而資料分析中的統計知識也是乙個十分重要的知識，如果學習的資料分析中的統計知識，這就能夠幫助大家構建乙個完整的資料分析知識體系，那麼資料分析中的統計知...
如何學習資料分析中的統計知識？
在資料分析中有很多的知識是需要我們學習的，比如excel 資料庫 以及資料視覺化的知識，通過這些知識的講解我們發現資料分析師需要學習的內容還是有很多的。而資料分析中的統計知識也是乙個十分重要的知識，如果學習的資料分析中的統計知識，這就能夠幫助大家構建乙個完整的資料分析知識體系，那麼資料分析中的統計知...