現在十分流行做個斜杠青年，也就是跨界，但是這一課，猴子老師首先提醒我們，跨界想成功就要先在某個領域里做成一件事情，用專業水平去做，才能去想跨界。

是要去跨界？還是要聚焦？首先需要判斷自己是否具有不可替代的核心競爭優勢。使自己具有不可替代性，就可以增加自己的收入。

數據分析常用模塊有三個：numpy：矩陣計算等數學計算，pandas：基于numpy的數據分析工具，使用數據框對表結構的數據進行分析，matplotlib：數據可視化，本次課程主要學習前兩者。

numpy一維數組與列表的區別：一維數組提供了很多統計功能，一維數組可以向量化運算，一維數組全是相同的數據類型。

pandas的Series有index，我們可以在使用的時候指定這些index。iloc根據位置獲取元素的值，loc方法根據index索引值獲取元素的值。

querySer篩選這里要仔細理解，涉及到行和列的變化。要理解【行，列】這里的控制變量的問題，前面是對于行的篩選，后面是對于列的篩選。

這一關，我覺得是承上啟下的重要一關，前面學了很多統計學和Python的基礎知識，到了這一關可以簡單打一些代碼了，但是使用上還很不熟練，做不到如臂使指。這就要求我們結合這一關的學習努力去夯實基礎，將自己的基礎打牢，尤其是列表和字典的使用，更是重中之重，實際上，列表和numpy中的Array很像，字典和pandas中的Series很像，但是前后者的使用是有很大區別的，例如列表中可以使用 .append這個方法，但是array就不可以使用這些列表中的方法，這個一定要注意，列表和array很像，很容易就會出現這種混用的錯誤。

跟著課程敲了一遍代碼，我發現，Python這種需要面向對象以及帶有復雜的模塊的語言相對于C語言比較復雜，所以一定要很有耐心得去把代碼練的非常熟練，我在計蒜客的編程題庫中看見了不少題可以練習語法和思維->題庫 - 計蒜客?nanti.jisuanke.com

簡簡單單的一道題，做了整整一個小時，非常辛苦，但是這種苦功的值得的，不去瘋狂練習，永遠也不知道列表等用法在實際操作中是怎么使用的，大學的時候我學C語言也是做了100道語法題才能做到融匯貫通的，Python只有努力練習，才能掌握它的使用方法。這種苦功，一百個小時過后，換來的就是Python的熟練掌握！

猴子老師這次的課程，一是學習numpy要注意數組的使用，二是pandas要注意怎么使用數據框。但是在我學習的過程中，深深感覺到了自己對于相關的模塊、方法、函數使用太不熟練了，為了強化自己的Python技能，我準備花費一段時間刷刷題，鍛煉一下自己的語法實力，這其實是一切的基礎。使用Python，需要記住的模塊和方法還有類等知識非常多，一方面需要多聯系加強記憶，另一方面,需要仔細閱讀文檔并且善用搜索引擎，仔細研究這次猴子老師給的兩個簡明教程。Quickstart tutorial?docs.scipy.org10 Minutes to pandas?pandas.pydata.org

下面我講講數據分析的常規步驟和注意事項：提出問題。

理解數據：1采集數據，2導入數據，3查看數據集的信息。

數據清洗：對數據進行整容，弄成我們希望的樣子。

構建模型：對清洗后的數據進行分析，復雜的分析可能會用到機器學習。

數據可視化：圖表，合理使用圖表。

我們要解決的問題是月均消費次數，月均消費金額，客單價，消費趨勢。

數據清洗的步驟：1選擇子集，2列名重命名，3處理缺失的數據，4數據類型的轉化，5對數字排序，6異常值處理。

我覺得上面的所有知識和技能要想全面掌握的話，還是得多練一練才可以，重點就是Python語法、numpy還有pandas的相關方法的使用方法。

這次課的主要內容如下，在課程和課外教程的強化下，感覺我對于Python語法、numpy、pandas還有列表，類方法，類變量等知識使用得更加熟練了，希望自己可以在不斷得加強學習中掌握相關的技能。繼續加油！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据分析收获与心得体会_初次数据分析--我的心得体会的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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