14张思维导图构建你的Python体系，成功入门数据分析！
来源：科象教育
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
现如今我们正处于数据时代，我们的一言一行都产生着大量数据，而这些数据也在改变着我们的生活，数据中更是蕴藏着不菲的商业价值。
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其实，当我们有意识地想要学习数据分析的时候，大多是因为我们的工作中有这方面的需求，希望通过数据分析来快速解决工作中遇到的问题，驱动业务实现增长，而数据分析最为直接的作用也体现于此。
*分析现状：帮助企业更多的了解用户，获取用户对产品和服务的评价
*分析原因：对执行方案效果进行分析，查看效果并改进
*预测未来：为企业寻找到有价值的信息，协助决策
* 数据分析的步骤
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分析原因
分析现状是我们数据分析的基本作用，换句话说，也就是告诉你过去发生了什么。包括此阶段企业（或项目）整体的运营情况，并通过完成各种运营指标来衡量运营状况，以显示整体运营情况是好是坏，以便于了解企业（或项目）的发展和变化，进一步加深了解。
这里面包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。
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分析原因
分析原因则是数据运营者用的比较多的功能了，做运营的人在具体的业务中，不光要知道怎么用，还要知道产生这些数据的原因。
原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况，根据一定的现状选择原因分析。
比如在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。
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预测未来
数据分析的第三个作用就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。
作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。
策略远比方法重要，灵活使用才是王道！
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在开展一项数据分析工作前，我们首先要做的一定不是一头扎进去就开始获取一堆数字，堆积一堆数据，而是要先想清楚整体的分析框架是什么，采用什么数据分析方法。
常见的数据分析方法有：对比分析、细分分析、A/B Test分析、漏斗分析、留存分析、相关分析、聚类分析。
不同的数据分析方法，达到的结果也不尽相同，我们以其中常用的“留存分析”举例来进一步了解——
留存率，在数据分析领域有着十分重要的地位，常见留存指标有次日留存、七日留存率、次周留存率、次月留存率、T+N月/周/日留存率等，表示目标用户在一段时间后回访产品或达到产品中完成某个行为的比例。
这是做运营或用户增长的小伙伴都必看的一项指标，它是衡量一块业务是否健康的关键指标，做好留存会带来长远的复利效应，没有留存就没有未来。
▲数据分析的常用标本指示
平均数：一般指算数的平均数
绝对数：是总量指标，它是反映客观现象总体在一定时间，地点条件下的总规模，总水平的综合指标
相对数:一般以倍数，成数，百分数等表示，它反映客观现象之间数量的联系程度
同比：与历史同时期进行比较得到的数值
环比：以前一个统计期进行比较得到的数值
▲用户数据指标
*用户性别，年龄，地域等基本信息
*日新增用户数
*活跃用户数
*用户活跃率：活跃率=活跃用户数/总用户数*100%
*留存率
日活跃用户数（DAU） 月活跃用户数（MAU）
▲行为数据指标
*访问次数（PV）
*访问人数（UV）
*k因子转发率
*转化率
光说不练假把式，正确数据分析新姿势！
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上面我们已经知道了数据分析的具体作用，也了解到了数据分析的常用方法，但是对很多人来说，数据分析还只是个模糊的概念，总觉得离自己很遥远。
其实无论是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。
在这种大势之下：数据分析已经不只是数据分析师的“专业”本领了。它已经成为工作的必要条件，也是每个打工人个人能力最重要的补充。
既然数据分析这么重要，那么该如何入坑呢？
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，想要入门学习编程语言，一定会遇到各种各样的难题，尤其是这样的疑惑：入门数据分析的前提，竟然是要先成为一名程序员吗？
当然不是。
举例来说，想要学习Python，我们只需要在掌握一定知识的基础上，学好4个数据分析的Python库就可以很好的解决数据分析问题。
今天我们整理了一份Python的思维导图资料包，接下来我们可以按照思维导图的顺序逐一展开学习，有不清楚的地方还可以联系老师加入数据分析训练营，专享课程带你成功入门数据分析大师行业！
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因篇幅有限，以上仅展示部分内容
这份思维导图涵盖了Python的主要核心知识
从基础知识、数据类型，再到函数等
很大程度上能够帮助我们
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