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。

    4.建模与分析

    这一阶段首先要清楚数据的结构，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。

    5.可视化分析

    数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：

    Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

    Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。