python是当下最流行的一种编程语言，得益于它强大的库，易于编辑，易学习，所以成了很多人选择的学习目标！可是，如何学习python数据分析呢？
一、编程基础
要学习如何用Python进行数据分析，建议第一步是要了解一些Python的编程基础，知道Python的数据结构，什么是向量、列表、数组、字典等等；了解Python的各种函数及模块。下图整理了这一阶段要掌握的知识点：
二、数据分析流程
Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。笔者认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：
1.数据获取
一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sqlserver、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料；一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据，我们可以使用以下Python工具：
Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作。
BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据，解析为对象进而处理。
Scapy-一个处理交互式数据的包，可以解码大部分网络协议的数据包
2.数据存储
对于数据量不大的项目，可以使用excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。
3.数据预处理
数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。笔者认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话，我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库：
Numpy-用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数，傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据，并兼容各种数据库。
Pandas–Pandas是基于Numpy扩展而来的，可以提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。
三、建模与分析
这一阶段首先要清除数据的结构，结合项目需求来选取模型。
常见的数据挖掘模型有：
在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：
scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。
Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。
Python对于小白来说入门往往比较难，自学的话，没有一份好的学习资料，好的领路人的话，会走很多弯路。