数据分析心得-数据分析心得体会1500

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析心得的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析心得的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析师的就业前景如何？
2. python做可视化数据分析，究竟怎么样？

python数据分析师的就业前景如何？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。

如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：

第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。

第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。

第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。

从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：

（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。

（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，

根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，

根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

python做可视化数据分析，究竟怎么样？

当然非常不错，作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：

老牌工具matplotlib

这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图表，matplotlib都可以轻松办到，小到常见的柱状图、饼状图、折线图，大到复杂的动图、三维图、自定义图，matplotlib都有深入涉及，种类繁多，代码齐全，如果你想做数据可视化，绘制专业的图表以供显示，可以使用一下matplotlib，效果非常不错：

精简封装seaborn

这也是一个非常不错的python可视化包，基于matplotlib开发，对matplotlib的复杂参数和调用做了精简封装，因此使用起来更方便，也更容易入手，常见的散点图、曲线图、柱状图、饼状图、热力图、箱型图、小提琴图，这个库都有深入涉及，demo丰富，代码齐全，官方教程详细，如果你想快速绘制专业强大的图表，简化复杂的参数配置，可以使用一下seaborn，代码更少，也更容易学习：

简单易用pyecharts

使用过echarts的朋友应该对pyecharts非常熟悉了，python对echarts的一个简单封装和调用，借助于echarts强大的数据可视化功能，pyecharts也可以轻松绘制各种图表，常见的柱状图、饼状图、散点图、曲线图，复杂的地图、树图、k线图、仪表盘、地理图、三维图，pyecharts都可以轻松办到，专业强大、制图漂亮、简单易用，如果你想绘制简洁大方的图表，基于web页面进行显示，可以使用一下pyecharts，效果非常不错：

目前就分享这3个不错的python可视化库吧，其实还有许多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不错，只要你有一定python基础，熟悉一下相关代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

Python做数据可视化，可以调用的第三方库有十几个：pyecharts、matplotlib、Seaborn、HoloViews、Altair、PyQtGraph、Bokeh、pygal、VisPy、NetworkX、Plotly、geoplotlib、folium、vincent等。

作为初学者，建议从pyecharts、matplotlib、Seaborn中选一个库来进行深入学习。我个人比较喜欢用pyecharts来进行数据分析和可视化展示，主要是百度开源的eCharts提供了特别丰富的可视化组件及交互模式。

我推荐pyecharts，主要有三点理由：

（1）API设计非常简洁，支持链式调用，写法很优雅。

（2）多种可选主题，拥有丰富的参数设置，支持词云、可视化地图等多种组件。

（3）可交互的可视化效果，能够直接移植到PPT中，方便进行数据分析的结论展现。

pyecharts通过简单的4步即可实现数据可视化：

以一个简单的词云为例，讲解涉及到的4个步骤。

c = (

WordCloud()

.add("", words, word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="清朝状元姓氏图"))

.render("wordcloud_diamond.html")

)

第一步，设置通用项。包括图表主题、生成文件类型等，一般保持默认即可得到较为不错的图表，但希望尝试新的风格时则可调用主题接口。

上述代码中，WordClound()的括号中无任何参数，也就是没有对词云进行通用项的设置，直接使用了默认的通用设置。

第二步，选择图表。pyecharts提供了几乎常用的所有图表类型，除了柱状图、折线图、饼图、散点图这4大通用可视化图表外，还包括词云、地图、箱线图、K线图等专用图表。

例子中用.add()的方式，将词云进行初始化、添加数据(名为words的词组)、设置词云的显示范围(word_size_range)以及词云的展现形式(shape参数）。

WordCloud()

.add("", words, word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)

第三步，设置图表参数。pyecharts提供了3类图表参数设置类型，分别是图表设置项、通用设置项、系列设置项，包含两个设置接口：set_global_opts(), set_series_opts()。

例子中调用了set_global_opts接口：

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="清朝状元姓氏图"))

第四步，输出结果。pyecharts主要使用两种方式来进行可视化输出，render()输出网页、render_notebook()仅在jupyter中即时展现。

例子中使用了render()的方式输出到一个叫“wordcloud_diamond.html”的HTML文件中。

python调用pyecharts制作出来的词云

希望以上的内容对你有所帮助，欢迎大家评论、留言。

您好，很高兴在这里交流。

利用Pyton做数据可视化，就是那么简单，仅以可视化图表库Matplotlib做简要介绍。

绘图示例 — Matplotlib 3.0.3 文档

***s://***.osgeo.cn/matplotlib/gallery/index.html

之前学过一段时间的Python，对Python的方向有一定的了解。

首先你要先做的是背景评估，是否适合学习并且做数据分析，因为不是所有人都适合转行或学习数据分析，比如专业极度不相关，年龄较大或者城市基因不匹配的都不适合学，因为我们最终是以入职为目标的。

如果只是想做可视化那么power bi，tableau等效果更好 ，但是发展来说工具人是不具备核心竞争力的，很容易被取代；如果是做数据分析，可以很肯定的是，职业发展前景是非常OK的，现在就是数据+时代。

数据分析师要具备以下5种能力：他们分别是数据工具、业务理解、沟通表达、思维逻辑和报告撰写。从初级数据分析师招聘要求的必须技能来看，主要包括理论知识和工具实践两部分内容。

理论部分统计学：

为什么将统计学放在第一位呢？因为统计学是数据分析的基石，而且统计分析可以解决日常大部分的分析需求。统计学这部分内容需要学习描述统计、***设检验、贝叶斯、概率、分布、抽样、线性回归、时间序列等内容。数据分析方***：这里要学习一些数据分析常用到分析方法，如趋势分析法、对***析法、多维分解法、用户细查、漏斗分析、留存分析、AB测试法、4P理论、PESTEL理论、SWOT分析、5W2H理论、逻辑树理论、用户使用行为理论、AARRR模型等。

然后是数理统计学，统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。

最后可能还需要用到数据挖掘方面的知识，学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等。

工具部分

Excel数据分析：它是最基础的数据分析工具，这个算是第一阶段吧，每一位数据分析师都脱离不开Excel。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。Excel是一款必须熟练的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。在学习的Excel的时候需要重点掌握：常用函数的使用、快捷键操作、基础图表制作、数据***表、Vlookup等。另外Excel还可以导入一些模板来使用，典型的包括数据分析模块、***设检验经常用到；规划求解，做线性规划和决策等问题非常有效。

SQL数据库语言：作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。SQL是数据分析的核心技能，SQL要重点学习Select，聚合函数、以及条件查询（Where、Group by、Order by等）PPT：用来和业务部门交流需求，展示分析结果。Python：主要学习Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等内容。Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，在处理数据时候运行速度非常快。这里需要注意的是不同公司对工具的要求也不同，例如有些公司要求会使用R语言、SPSS等，具体学哪一个工具可以参照招聘要求，其中Excel、SQL和PPT是必备的基础技能工具。

之后就是综合数据可视化&商业智能：数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。除此此外，数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。

在我看来，python可视化数据分析前景是好的，利用python做出来的可视化图表其效果与用那些专业的可视化工具（tableau、power bi）差不了多远（前提是你要熟练）。但是就工作情景来说，在大公司，如果你是商业数据分析的职位的话，一般都是用那些专业的可视化软件来做数据分析，像powebi这种软件，他的功能也很强大，不输于python，做出来的可视化图表也很美观，最重要的是工作效率要高。

最后，一定给自己做一个职业规划，了解不同层级的数据分析师要掌握什么技能，想清楚自己未来的目标岗位，不断的去学习和提升自己，再一步步朝着目标迈进。

另外自己之前收集了一套数据分析师的教程，需要的可以私信我。

到此，以上就是小编对于数据分析心得的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析心得的2点解答对大家有用。