如果你决定学习数据分析，却没有编程经验，那么这篇内容会非常适合你阅读，让你的困惑得以解决。

要学习数据分析，Excel、SQL、Python是我们必须学习使用的工具。而对于没有编程基础的初学者来说，在一听到要学习编程语言时，可能会产生这样的疑惑：难道入门数据分析还得先成为一名软件开发人员吗？

当然不是。

我的朋友小A曾经就对用Python进行数据分析有这样的误解：我必须得精通Python编程才能做好数据分析。于是她报了Python入门，买了若干本Python编程书籍，完成小的软件项目来学习Python……就这样过了三个月，码代码很快乐，但她意识到再这样下去自己就要往Python开发人员方向走，而非Python数据分析人员。

我朋友小A的误解，也是很多数据分析初学者的误解。事实上，完全没必要非常精通Python，你只需要在入门的基础上，学好4个数据分析的Python库即可解决数据分析问题。

Python入门

无论是自学还是找老师，记住自己学习Python的目标——从事数据科学，而非Python软件开发。所以，Python入门的方向，应该是掌握Python所有的相关概念、基础知识，为后续Python库的学习打基础。

Numpy

Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。

Pandas

Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，所以Pandas也是学习的重点。

Matplotlib

Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。

Scikit-learn

Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理，对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

以上就是关于用Python数据分析的一些内容。不用为学习编程语言而感到苦恼，因为你只需要学习Python入门的知识以及4个数据分析相关的库，就能上手使用Python进行数据分析了。

吊车尾学院是一家致力于数字化人才培养的教育平台。我们的授课老师均为国内知名互联网公司的数据分析师、数据算法工程师，打得了全国竞赛，拿得起冠军奖杯，致力于打造小白也能听懂并进阶的数据分析人才。如果你急需学习数据分析工具，就不要犹豫地加入我们吧！