前    言

在大数据分析领域，掌握数据分析能力已成为互联网和传统行业不可或缺的核心技能，当前，许多企业正在经历数字化转型，其决策过程日益依赖数据赋能。

过去，数据分析主要依赖Excel，这种方式效率较低。随着数据量的迅猛增长，掌握SQL进行数据提取，以及使用Python进行数据分析，已成为必备技能。尤其是在数据挖掘任务中，机器学习算法的应用越来越重要。未来，利用ChatGPT进行数据分析的趋势也将逐渐形成。

因此，进入数据分析行业的从业者需要首先熟悉数据提取的基础能力，并熟练掌握使用Python进行数据分析的技能。一些企业甚至要求具备合法获取公开数据的能力，以便快速有效地处理所需分析的数据。只有这样，才能进行深入分析，通过可视化展示结果，进一步推进数据挖掘，最终实现科学决策。此外，未来还需学习如何利用ChatGPT进行快速探索和数据分析，以适应行业的发展。

目前市场上已有一些书籍专注于数据分析的编程能力、分析思维的培养以及机器学习算法等方面，但鲜有针对初入职场的分析师如何快速有效地成长为数据分析专家的指南。因此，本书旨在系统阐述职场中从基础到深入所需的核心技能与思维。

随着岗位需求和项目要求的不断提高，数据分析师需要掌握一系列基础知识和核心技能。为此，本书结合实际工作项目，详细讲解数据分析师成长的全链路，帮助读者理解在职业发展过程中需要掌握的各项相关技能。这样，读者可以轻松梳理学习成长路径，降低学习的门槛，快速提升自身的分析能力。

本书共13章，主要分为三部分。

第一部分为基础部分（第1~5章），介绍Python学习路径及其在数据分析中的基础编程技能，包括Pandas基础、NumPy基础、Python数据预处理和SQL基础。

第二部分为应用部分（第6~11章），介绍在实际数据分析工作中常用的技能和知识，包括数据获取、数据可视化、数据分析方法、自动化分析报告生成、行业分析思维和数据挖掘等。

第三部分为实践部分（第12、13章）。第12章为创新部分，重点介绍如何利用ChatGPT进行数据挖掘。第13章为答疑部分，针对数据分析从业者常见的疑问，如思维培养、瓶颈突破和转行准备，总结了多年的经验，供读者参考。

建议初学者认真学习前5章，打好基础，以便后续的深入学习。第6~11章针对不同案例聚焦学习常用技能、语法及相关思维。初入职场的读者可以结合自身工作需求制订学习优先级，逐步完成第6~11章的学习。在此基础上，尝试学习第12章，初步了解如何通过ChatGPT进行数据分析和挖掘，并阅读第13章，以应对成长过程中可能遇到的疑惑，从而做好充分准备。

在创作形式方面，本书主要通过最基础的编程语法和最常用的分析函数进行讲解。尽管数据分析中还有许多复杂的函数，本书不会深入探讨这些内容。我们将重点通过简单的语法和典型的案例，介绍数据分析岗位所需的各种技能，力求使读者通过实际操作快速入门，了解数据分析职业发展所需的知识体系。这样，读者就可以根据个人兴趣和工作需求，进一步深入学习自己想掌握的部分。

在内容方面，本书主要面向所有希望从事或已经从事数据分析岗位的人员。只要读者对学习编程不排斥，并对数据分析感兴趣，就可以学习本书的内容。

数据分析相关技术已广泛应用于各行各业，吸引了众多对数据分析感兴趣的人考虑转型进入数据分析领域。目前国内有许多数据分析培训机构和相关课程，然而它们往往相对独立。例如，有专门教授编程的课程，也有分享分析思维的课程，甚至还有突出数据可视化的培训等。

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本书配套源代码，请读者用微信扫描右边的二维码下载。如果学习本书的过程中发现问题或疑问，可发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“Python数据分析师成长之路”。

本书是作者从各行业数据分析工作实践中整理的技能体系和经验总结，旨在梳理和汇总从初级岗位到专家级岗位可能涉及的技能、分析方法和经验案例。内容涵盖Python基础语法、NumPy和Pandas数据分析方法、SQL基础语法、Python数据获取、数据分析思维、数据可视化、自动化分析报告、数据建模以及ChatGPT分析建模入门等。书中通过大量具体示例和实际案例，展示了数据分析技能和理论的掌握程度，以及这些能力在实际案例中的应用。

最后，感谢编辑的热情指导，感谢我的家人一直以来的支持，没有他们的帮助，本书无法顺利完成。

熊  松 

2025年4月