相信許多做數據的都有這樣的經歷：

你花了大半天整合了一張數據表，卻因為其他部門的錯誤，導致表格結構全錯了！于是你又要吭哧吭哧重新來過...

每次數據都重復洗一遍，還這么慢，要是有一勞永逸的方法就好了。

一勞永逸的方法當然有，這里就不得不說出數據大神們的必殺技：Python數據分析了。

Python入門并不困難，那么“你”和“別人”的區別在哪？就四個字：學習方法。

如果你向各種前輩請教學習python的方法，那么聽到的一定是這三種回答：

?學習是反人類的，自己不動手永遠學不會?

買了一本Python入門書，翻了20頁；收集了20G Python練習資料，保存在硬盤里；視頻教程看了10分鐘，突然就開始看劇了，導致放棄。這些情況是初學者很容易碰到的，學習是反人類的，Python學習更是一項前期很枯燥的行為。

學Python的第一道坎：一旦決定學習，耐得住寂寞，堅持動手，才可能學會！

?學習，需要為自己制定一個小目標！

Python語言基礎很枯燥，所以需要一些目標刺激。這些目標不能像“我要學會Python去做數據挖掘工作”一樣抽象，而得像“我想試試能否自動打開文件夾里所有的表格，并整理成結構化的數據”一樣具體，像是做數學應用題一樣，只有實戰項目能讓學習者快速記住python的用法和各種坑，比如一個簡單的分析案例：

學Python的第二道坎：不能為學習而學習，要隨時找理由去使用它！

?堅持自學是好事，

?找到老師答疑解惑，會事半功倍?

對于成年學習者來說，編程領域的知識可能是完全零散的，但面臨的情況卻可能是就業、是學業或者工作急需。那么像學拼音那樣從基礎學習Python并不適合。老師的作用就是免去小伙伴們大量沒頭沒腦的搜尋時間、快速了解建立必須知識體系，有階段的完成實戰項目，啟發初學者對應用場景的理解，從而降低入門到放棄的幾率。

學Python的第三道坎：你需要一個愿意答疑的“好老師”。

所以，如果你想學Python數據編程，我強烈建議你從一次“要動手、有目標、有答疑”的《Python數據分析》開始學習。

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2-Python圖表初探：運動員身高與性別的關系

3-Python制作小提琴圖：運動員BMI指數與項目的關系

4-Python制作回歸曲線擬合：運動員手腳長度關系

5-Python初步建立評分模型：誰是有最完美身材的運動員

6-Gephi關系圖可視化：運動員之間的CP關系

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的我敢打赌，这世界没有python数据分析解决不了的问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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