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早9点…
你打开电脑，双击各部门交来的周报，然后开始用知识渊博的轻型卡车编写crtlc、ctrlv。把桌子放在一起。
下午3点…
您发现在投资部门的表单上有一个额外的字段，这会导致表单的错误结构，这让您很恼火。
下午4:30…
重新安排之后，你会感到轻松。像往常一样，你打开了pivottable。然后屏幕是灰色的。
4:34在下午…
屏幕仍然是灰色的，你的心脏是有点灰色，你的意识开始发呆：每次数据被一次又一次地清洗，它仍然是如此缓慢，只要有办法一劳永逸。
当然，python数据分析。
我们为什么要学习python做数据分析？
宽：每个行业都有自己的业务场景，每个行业都需要使用数据来辅助决策。面对大家谈论大数据，数据分析是一种你必须学习的技能（但不知道在哪里学习）。
井：python是一种编程语言。也许您以前完全依赖excel的默认设置来生成图表，从不考虑为什么要制作数据图，并且使用编程工具，您必须开始考虑从图表的宽度进行整形的每一步的原因，以便更好地理解数据。
懒惰：传统的数据工作涉及许多重复的固定脑操作，比如将日历合成每周表，比如批量删除字段，比如批量删除空值。这些任务不能通过鼠标单击软件编程到工作流中，但是可以通过python编程来自动化，从而节省了大量的时间。
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所以你不愿意落后。
决定加入学习python的浪潮并与他人竞争。
一个月后…
python条目并不难，所以“你”和“别人”之间的区别在哪里？
学习方法。
如果你问你的前任们学习python的方法，你会听到三个答案。
1，学习是违背人性的。没有手我们永远学不会。
我买了一本介绍python的书，翻阅了20页，收集了20g的python练习，并将它们保存在我的硬盘上，看了一些视频，写了几个会话，然后突然开始看剧本并放弃了。这些情况很容易让初学者遇到，学习是反人类的，python学习是一种很无聊的早期行为。
学习python的第一个障碍是：一旦你决定学习，你可以忍受孤独，坚持你的手，你可以学习！
2，当你不进去的时候，你可以通过找到一个小目标来获得成就感。
python语言非常枯燥，因此需要一些目标刺激。这些目标并不像“我想学习python来进行数据挖掘”那样抽象，而是像数学问题中一样“我想尝试自动打开文件夹中的所有表并将它们组织成结构化数据”那样具体，其中只有实际的项目才能使学习者快速记住python的使用。利。以及各种坑，如简单的分析案例（来自数据分析师经验教训）：
学习python的第二个障碍：你不能为学习而学习。你应该总是找到理由去使用它。
3，坚持自学是一件好事。找一个老师来帮助你回答问题和解决问题将得到事半功倍的结果。
对于成人学习者来说，编程知识领域可能是完全分散的，但是情况可能是就业、学术或急需工作。从拼音等基础学习中学习python是不合适的。教师的作用是避免大量无意识的搜索时间，快速了解建立必要的知识体系，分阶段完成实际项目，启发初学者了解应用场景，从而减少进入放弃的可能性。
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