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雷达卡
（一）为什么Python适合做数据分析？
Python是公认的目前数据科学和机学习领域最受欢迎的编程软件之一。而支持Python能够火热的主要原因就是它强大易用的标准库，它们可以帮助你完美地解决几乎所有数据科学领域的问题。
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sql server、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，例如国家统计局；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。
Xpath- 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。
Selenium- Selenium可以模拟真实浏览器，自动化测试工具，支持多种浏览器，爬虫中主要用来解决JavaScript渲染问题。
2）数据存储
对于数据量过万的项目，使用数据库如Mysql来存储与管理会更高效便捷，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。
Pymysql-PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库
3) 数据清洗
数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。
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。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
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。
Pyecharts- 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。以下是使用Pyecharts绘制的豆瓣电影短评动态数据可视化看板。
从上述分析我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。
（二）Python数据分析如何学？
其实现在网上并不缺少Python的学习资料，相反，就是因为网络上有太多太杂的Python视频，让初学者摸不着头脑不知道从哪里学起，而且视频大多比较陈旧，有一些技术还过时了，再加上录制视频的作者本身技术水平无法保证，所以也就导致市面上的Python数据分析视频教程质量整体不高。
（三）Python数据分析系列直播
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