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题图：by jinovich from Instagram.jpg

说到数据分析，我们会很容易联想到 Python。因为我们可以拿 Python 对已有的数据做数据分析。那什么是数据分析？数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有价值的信息。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

“啤酒与尿布”的故事就是最典型的数据分析案例。“啤酒”和“尿布”这两个商品看上去没有关联性。而沃尔玛将其摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益。原因在于沃尔玛对购物篮分析，研究出“啤酒与尿布”之间存在一定关联性。这就是数据分析的意义。

再例如通过数据分析出北京的空气质量的走势；分析近 10 年来 NBA 球队战绩和夺冠率之间的关系等等。

说到这里，你也许有疑问。我没有数据，怎么做数据分析？别急，我推荐几个免费的数据源网站。

1

awesome-public-datasets

这是一个 GitHub 仓库，其收集的数据所在领域比较广泛，收录政府、金融、计算机网络、软件、体育、气候天气等30个领域的数据。

这些数据集的质量都是比较高，大部分都是免费且能直接下载到的数据。

GItHub 地址：

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

2

FiveThirtyEight

FiveThirtyEight，亦称作 538，是一个专注与民意调查分析，政治，经济与体育的博客。FiveThirtyEight 维护一个名为 data 的 GitHub 仓库，专门存储数据。这些数据都来源于 FiveThirtyEight 的官网 。另外，FiveThirtyEight 被ESPN收购后 扩展了其覆盖的内容，增加了更多诸如政治，体育，科学，经济与流行文化的栏目。所以我们看到的内容如下：

这些数据都保存在 CSV 文件，我们下载之后就能用来做数据分析。

GItHub 地址：https://github.com/fivethirtyeight/data

另外，我自费送出两本数据分析入门书籍。美国 Facebook 数据科学家 Clinton W. Brownley 博士出品的《Python数据分析基础》。

这本书可以说是适合领编程经验的同学。因为这本书的学习路线是层层递减，从浅到深。学习路线是学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本 - 读取和解析CSV文件 - 读取多个Excel工作表和工作簿 - 执行数据库操作 - 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件 - 建立统计图并绘图 - 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型 。

参与方式：关注『极客猴』公众号，公众号后台回复【抽奖】。即可参与抽奖。抽奖将于周四晚上 10 点准时开奖。

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不积跬步，无以至千里