Python数据分析和可视化，提升Python和数据应用能力（可供下载）

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我刚开始学习Python的时候，找了一本Python书籍，一边阅读，一遍抄写书中代码，并且对代码进行不同的“折腾”，充分地发挥自己的想象力，多问几个这段代码可以用来做什么，可以解决什么问题。

Python语言容易学习，前提是你要坚持学习和使用Python语言。当我看完一本Python书后，后续我就开始利用Python解决手头上数据工作的问题，比方说利用Python语言读取数据集，然后对数据做关键指标的统计分析或者类似Excel里面的透视表分析。为了理解数据分布，使用Python语言做数据可视化，借助图形做数据的理解，从而提升自己看数据和解读数据的能力。

今天要给大家分享一本Python数据分析和可视化的书籍，这本书籍包括三个模块。

1. 数据分析
   

2. 预测性分析

3. 可视化

通过阅读这本书籍，你可以熟悉Python语言知识，掌握Python做数据分析的方法和技巧，掌握Python做数据可视化的知识和技能，通过对数据的分析和可视化，可以让你更好地理解，认识手头上的数据，从而更有效地使用数据创造价值。公众号后台回复“Python数据分析和可视化”，获取资源的领取方式。

1 什么是数据分析？

数据分析是一个把数据变换为知识的系统化过程。

我们以黄金价格数据为例，数据分析如下图所示。

数据分析这个过程包括如下步骤：

1. 数据需求

2. 数据获取

3. 数据处理

4. 数据清洗

5. 探索性数据分析

6. 模型和算法

7. 数据产品

每个步骤的具体关注点和内容，以及涉及到相关事项，大家可先行思考和回答，然后，阅读这本书里面的讲解，两者对比，进一步深化对数据分析的认知。

2 什么是预测性分析？

预测性分析分析属于一类常用的数据分析，它是一种基于历史数据或者过去事实预测未来的艺术和科学。预测分析的一系列算法采用历史数据，设计和实现学习模型，从而可以预测未来谁会购买、谁有欺诈、撒谎或死亡等。

3 什么是数据可视化？

数据可视化是使用可视化的原则和技术讲数据故事。

数据可视化的目标是通过可视化方法和技术，把信息清晰、高效地传达给用户。有效的可视化有助于数据的分析和推理。数据可视化使复杂的数据更容易理解和可用。

数据可视化在设计和实现时，要遵循用户特定的分析目标和任务，例如对比分析或者相关分析等。

数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，它就像解决一个数学问题。关于数据可视化更细致的内容和应用，请阅读书籍中第三个模块数据可视化。

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