数据分析有50%的时间是在用SQL写业务部门的数据需求，所以数据分析师经常被人称为「SQLBoy」或者「查数姑」，好在业务部门的数据逻辑是有限的，我们只需要写好特定的脚本，定时发送就好了，以后新增的数据需求都添加到脚本当中，这样来自业务部门的固定需求就会越来越少，我们也就有更多的时间做深入的数据洞察。
用到的技能包括：
MySQL数据库+NavicatPythonpymysql模块Pythonpandas模块Python邮件处理模块Pythonrequest/post模块Pythonpyechart模块首先来讲一下我们的数据处理流程：
搭建python+mysq连接池从excel中写入数据到mysql从mysql当中灵活取数，并使用pandas处理把数据通过邮件处理模块定时发送给业务方把数据通过钉钉消息模块定时发送给业务方数据可视化脚本自动化运行部署
0、连接池是数据处理的根基
为什么说连接池是数据处理的根基呢？首先，数据的「增删改查」都要连接到数据库，如果频繁的连接数据库会给数据库造成非常大的压力，「连接池」的概念可以简单理解为有很多连接的池子，用的时候自动取即可，不会给数据库造成很大的压力。
1、数据源导入
我们的数据源，以excel导入为例，可以模拟业务方提供数据的场景，这其中也包含新建mysql表的操作，并且叠加「写入」的操作，在这一部分我们将深入理解mysql写入数据的流程和规范。
2、灵活取数
第一步我们已经有了数据了，第二步就按照业务方的需求，把所需数据取出来，这里就会用到mysql「查询」的功能，并且在这一部分将会涵盖大部分日常工作当中用到的函数和方法。
3、数据分发
通过第二步取出数据之后，第三步就是发送给业务方，我们有两个渠道「邮件」和「钉钉」，通过这两个渠道我们可以每天/每周/每月定时自动发送数据。
4、数据可视化
这一步可以作为附加动作，把数据通过可视化的方式呈现出来，直接通过钉钉发送出去，「逼格」更高。
5、自动化脚本的部署
要想要脚本在固定的时间自动运行，需要进行部署操作，有服务器的同学可以跟着我直接上手了，没有服务器的同学也没关系，我为也为大家准备了Windows系统下，部署脚本的流程。
以上大概需要5-6节课的时间更新完成，最终我们以结果为导向，让每位同学都能购在学会的同时，获得一套数据自己的代码。