Python数据分析技能框架总览图
话不多说，先上一张总览图：
看不清？没关系，接下来，我将为你详细此图，全面地绘制了Python数据分析的整体技能框架，由7大主题组成：
一、数据分析的整体流程；二、问题的定义以及数据的获取方法；三、数据库的基础技能：数据的查询与提取；四、数据分析的Python基础技能；五、数据分析的统计学基础；六、数据分析与建模方法；七、分析报告的撰写与数据思维；
一、数据分析的整体流程
此部分，描述了完整的数据分析流程，如下8个步骤：
问题界定：明确业务需求和最终的任务目的；问题拆分：遵循业务逻辑，拆分不同的维度；指标确定：确立可探索的指标，界定关键指标；数据收集：收集相关的数据，包括内部和外部的；数据清洗：对数据统一化处理，消除数据噪音；数据分析：分析与可视化数据，得出分析结论；趋势预测：挖掘建模，预测未来；报告方案：输出分析报告及业务解决方案。
二、问题的定义以及数据的获取方法
此部分，描述了定义问题的方法、流程和模型，以及获取数据的来源渠道。
1）定义问题的流程及方法：
明确问题的边界：分析的目标是什么？需要输出什么成果？确定关键指标和逻辑：按业务逻辑细分目标，确定关键指标；初步进行定性、定量分析，并明确分析模式；2）常用的分析模型：
经典模型：5W2H、SWOT、4P、CATWOE、STAR、五力等；常用业务模型：用户画像、销售影响因素、市场变化因素、AARRR流量模型、金字塔等；
3）数据的来源：
企业内部数据：产品数据、用户数据、订单数据、行为数据；外部公开数据：开放网站、政务公开数据、数据科学竞赛、数据交易平台、行业报告、指数平台；网络数据爬取：财经数据、投资数据、房产数据、舆情数据、影音数据、新媒体数据；
三、数据库的基础技能：数据的查询与提取
此部分，描述了数据分析所需的数据库技能体系。
1）MySQL的技能体系：创建/连接、增删改查、函数运算、索引、排序分组；
2）MySQL数据表基本操作：创建表（Create）、删除表（Drop）、修改表（Alter）、插入行（Insert）、删除行（Delete）、更新行（Update）；
3）MySQL数据查询语句：Selet......From......
4）MySQL排序与索引：Orderby与Index
四、数据分析的Python基础技能
此部分描绘除了，用Python做数据分析必备的技能框架：
编程规范：比如，标识符、保留字、多行语句代码、缩进数量等；数据类型：字符串、列表、字典、数字、元组、集合；函数：内置函数与自定义函数的用法；控制语句：条件语句与循环语句的用法；模块使用：内置模块与第三方库的使用；输入输出：文件的读写、代码的优化；
五、数据分析的统计学基础
此部分，描绘了做数据分析必备的统计学概念和算法：
基本的统计方法及常用的可视化方法；分散性与变异性的度量方法及算法；概率论基础及统计方法及算法；数据分布、正态分布、抽样统计方法及算法；置信区间及假设验证；
六、数据分析与建模方法
此部分，描述了数据分析和建模的方法、流程、工具的使用技能。
1）数据分析的方法：描述统计、假设验证、信度分析、列联表分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判断分析、主成分分析、因子分析、ROC分析、时间序列分析、生存分析、对应分析、决策树分析；
2）工具：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn；
3）数据挖掘方法：回归、分类、聚类；
七、分析报告的撰写与数据思维
此部分，描述了数据分析报告的撰写思路、方法、步骤和要点。
报告撰写的思路
先总后分、逻辑清晰、层层递进：了解用户偏好，针对性输出，结构化思维，先有提纲，再有主题分解，层层递进；形象化表达、可视化呈现：有数据、有指标、有对比，可视化呈现，图图有论点；闭环思维：从问题定义，到数据分析，结论呈现，到解决方案；撰写流程
明确目标：确定最终的业务目的、对问题拆分、确定必要的输出成果；确定逻辑：结构化问题、确定讲述逻辑框架、细化及补充内容；表达与呈现：合适的数据、合适的图表、优化设计；