⑴ 数据分析师该学python还是r两者在数据分析方面的主要区别
数据分析领域中，Python与R各自拥有独特优势。作为数据分析师，掌握这两门语言能带来诸多便利。
Python以其强大的库支持和广泛的应用领域着称，尤其在机器学习与大规模数据处理方面表现出色。Python的语法简洁，易于学习，对初学者友好，有着庞大的开发者社区和丰富的资源支持，这使得Python成为数据分析领域的热门选择。
R语言则专精于统计分析与可视化，其在统计学领域的深度与广度远超Python，尤其在绘制专业级图表方面，R提供了强大的ggplot2库，能够生成极具吸引力的可视化结果。此外，R在学术研究与金融分析领域广受欢迎，是统计学家与研究者的重要工具。
尽管Python与R各有优势，但根据具体工作需求选择合适的工具更为重要。对于非结构化数据处理，Python因其机器学习与自然语言处理(NLP)能力而成为优选。对于结构化数据与统计分析，R以其在统计领域的强大功能和直观的可视化效果占据优势。
在实际项目中，结合Python与R可以实现优势互补，根据数据特性和分析需求灵活选择工具。Python的通用性使其能够与多种工具和平台集成，而R则在统计分析与可视化方面展现出色性能。
学习路径建议是先从Python入手，因为Python的入门门槛较低，且其面向问题的编程逻辑有助于培养数据分析能力。Python丰富的库和资源使得学习过程更加高效。一旦对数据分析原理有了一定理解，再深入学习R或Excel，以提升统计分析与数据可视化技能。
综合考量，Python与R都是数据分析师的必备技能。选择其中一门作为核心学习对象，同时了解另一门语言的特性，将有助于提升数据分析效率与质量。在实际工作中，根据项目需求灵活运用Python与R，能够有效提升数据分析与解决复杂问题的能力。
⑵ Python数据可视化——Gephi关系网络图
在数据可视化领域，将抽象的数据转化为直观的图形，能更有效地揭示数据背后的故事，吸引注意力，提高可读性和理解度。这对于数据分析师和程序员来说，是实现价值输出的关键手段。
数据可视化工具如繁星点点，Python编程语言则为这些工具提供了强大的支持。Gephi，一款基于Java的网络分析可视化工具，因其易用性、汉化版的友好界面以及跨平台兼容性，成为了Python数据可视化领域的佼佼者。
关系网络图是一种点与点之间通过连线表示相互关系的图示，直观展示了实体间的互动与联系。Gephi以其强大功能，简化了复杂数据的可视化流程，助你轻松打造专业级的图表。
Gephi界面友好，操作逻辑清晰，包含画布、工具、外观、布局、计算等多个模块，让你能够精细调整网络图的每个细节。通过加载数据、清洗、美颜等多个步骤，Gephi帮助你实现从数据到可视化图形的华丽转变。
以两个实际案例为例，展示Gephi在数据美颜过程中的强大能力。首先，加载并清洗CSV格式数据，通过K核心、巨人组件和度范围调整节点数量，为后续操作奠定基础。接着，运用模块化功能将数据划分为多个区域，通过计算网络直径、调整点的颜色和大小，生成初步的关系网络图。
最后，通过调整布局、优化节点密度和微调图片设置，实现最终的可视化效果输出。Gephi提供的参数解释，如连接度、中流砥柱和八卦之核等，为用户提供了更多定制化选择，以适应不同场景需求。
综上所述，Gephi作为Python数据可视化工具的有力选择，以其强大的功能和易用性，不仅简化了网络分析的流程，也为数据分析和展示提供了无限可能。通过合理运用Gephi，你将能够以更加直观、引人入胜的方式，将复杂数据转化为易于理解的图形，为决策提供有力支持。
⑶ Python数据分析：可视化
本文是《数据蛙三个月强化课》的第二篇总结教程，如果想要了解 数据蛙社群 ，可以阅读 给DataFrog社群同学的学习建议 。温馨提示：如果您已经熟悉python可视化内容,大可不必再看这篇文章，或是之挑选部分文章
对于我们数据分析师来说，不仅要自己明白数据背后的含义，而且还要给老板更直观的展示数据的意义。所以，对于这项不可缺少的技能，让我们来一起学习下吧。
画图之前，我们先导入包和生成数据集
我们先看下所用的数据集
折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind="line" 表示图的类型为折线图。
对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。
条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。与柱状图一样，条形图也可以有一组或多种多组数据。
水平条形图在类别名称很长的时候非常方便，因为文字是从左到右书写的，与大多数用户的阅读顺序一致，这使得我们的图形容易阅读。而柱状图在类别名称很长的时候是没有办法很好的展示的。
直方图是柱形图的特殊形式，当我们想要看数据集的分布情况时，选择直方图。直方图的变量划分至不同的范围，然后在不同的范围中统计计数。在直方图中，柱子之间的连续的，连续的柱子暗示数值上的连续。
箱线图用来展示数据集的描述统计信息，也就是[四分位数]，线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱子的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。此时可以将参数 kind 设置为 box。
如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。通过散点图可以探索变量之间的关系。
饼图是用面积表示一组数据的占比，此时可以将参数 kind 设置为 pie。
我们刚开始学习的同学，最基本应该明白什么数据应该用什么图形来展示，同学们来一起总结吧。
⑷ 自学3年Python的我成了数据分析师，总结成一张思维导图
大家好，我是一名普通毕业生，现就职于某互联网公司。之前很多同学问我“ 为什么自学3年Python，最后却成为了数据分析师 ？”
首先肯定是数据分析师的前景和薪资条件，打动了我
下面是我的学习之路，附带一些必备学习的资料，可以 免费领取 ，相信感兴趣的你看完也可以找到自己的方向。
众所周知：Python是当今最火的编程语言之一，各大招聘网站上都会要求求职者会这门语言，并且它很容易上手，业务面宽泛，像Web网页工程师、网络爬虫工程师、自动化运维、自动化测试、 游戏 开发、数据分析、AI等等。
我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。
要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”
我这次特地总结了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。
（点击查看高清大图）
基于此，我这里将我以前学习过程中用过的电子书（技能类、统计类、业务类），还有相关视频免费分享给大家，省去了你们挑选视频的时间，也希望能够对你们的学习有所帮助。
PS：我总结的资料有点多哦，差不多有4G，大家一定要给你的网络云盘空出位置来哦！
如果遇到一些环境配置，还有一些错误异常等bug，资料就显得不太够用，这时就需要找到老师，给我们特别讲解。
或者是想 快速学习 数据分析领域知识，不妨先找一找 直播课 看看， 了解当下最贴合实际的学习思路，确定自己的方向。
Day1 20:00&量化交易入门：
用Python做股票指标分析和买卖时机选择
场景工具：Python工具分解RSI指标流程处理: 业务场景分析建模和可视化学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯实战案例：分析A股数据模型，制定投资策略
Day2 20:00&职场晋升必备：
制作酷炫报表，4步带你学习数据可视化
场景工具：用Tableau学习如何管理数据流程处理: 利用业务拆解找到数据指标、进行数据可视化学习成果：高效的对数据驱动型业务作出精准决策实战案例：利用可视化工具构建 旅游 客流量趋势地图
Day3 20:00&量化交易进阶：
0基础用Python搭建量化分析平台
场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成流程处理: 交易数据爬取，业务场景分析建模和可视化分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯实战项目：掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理
他们 每周都会定期分享 一些 干货 供大家学习参考，对学习很有帮助。
（深度学习DeepLearning.ai实验室认证）
（微软/甲骨文/Cloudera等公司颁发的数据分析证书）
4步学会数据可视化，办公效率提高三倍
（更多精彩内容 等你解锁）