從以下幾個方面給出一些建議：

1， 確定分析的目標。 這個確實是非常重要的。許多人不想目標，一上來就開始收集數據，最后自己都不知道要分析什么東西。 即使不能完全清楚目標，也要思考之后帶著問題去進行下面的步驟。

2， 準備相關的數據集合。

首先知道自己想提高哪方面的數據分析，比如是金融領域、互聯網領域、圖像領域或者僅僅是為了學習。 數據集的收集可以自己寫爬蟲程序爬取、或者從網上下載一些相關領域的數據集。 比如， MovieLens 1M Data Set ( (http://www.grouplens.org/node/73))

提供了和電影評論相關的數據集合。 再比如從UCI dataset (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html) 下載一些經典的數據分析標準數據集用來研究或者學習。

3，準備好數據分析類的工具，選擇好所用python的版本，是選用python2或者python3.是選用單獨的python或者是類似于anocanda的python的集成包。(推薦新手直接用后者，省去了自己安裝用于數據分析包的時間)

4， 熟練使用python的幾個用于科學計算、數據分析的庫，如numpy, scipy, pandas等。這點會加快分析提升的能力以及減少分析的時間。

5， 數據分析的幾個重要步驟要記住：

- 數據準備和收集

- 數據清洗 ： 將不需要分析以及dirty data清理掉

- 數據探查 ： 初步觀察數據、也可以借助一些可視化的工具，如matlabplot等對原始數據可視化，大致掌握數據分析、數據規律。為詳細數據分析做準備。

- 數據建模 ： 這一步用于分析比較復雜或大型的分析人物

- 數據分析 ： 根據分析目標應用一些聚合、機器學習的算法進行數據分析得出結論。

- 數據可視化： 將分析結果可視化為圖標。方便給用戶清晰解釋分析得到的規律以及原因。

6. 多練習！！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的怎么提高python能力_怎样提高python分析数据能力？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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