想自學python數據分析？

首先，數據分析還是具備一定難度的，但是只要通過一個系統的學習過程，大部分人能夠掌握一定的數據分析知識。

數據分析的核心并不是編程語言，而是算法設計，不論是采用統計學的分析方式還是機器學習的分析方式，算法設計都是數據分析的核心問題。所以，進行數據分析要具備一定的數學基礎，包括高等數學、線性代數、概率論等。當然，如果通過工具進行數據分析，即使數學基本比較薄弱，也能夠完成一些基本的數據分析任務，比如BI工具就能夠完成大量的企業級數據分析任務。

采用Python語言實現數據分析是目前大數據領域比較常見的解決方案，通過Python來實現基于機器學習方式的數據分析需要經過多個步驟，分別是數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法驗證和算法應用。通常需要掌握一些常見的機器學習算法，包括knn、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等，采用Python來完成這些算法還是比較方便的，因為Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等庫會提供強大的支撐。看一個來自Matplotlib簡單的例子：

由于Python語言自身語法比較簡單，所以學習Python的過程相對來說還是比較輕松的，難點在于算法的學習，如何在不同的場景下選擇不同的算法是重點問題。另外，學習數據分析通常要對行業知識有一定的了解，不同行業對于數據分析維度有不同的要求，這些知識需要在工作中不斷積累，在產業互聯網發展的大背景下，行業知識是比較重要的。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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