別人Python都玩膩了，而你卻連安裝工具庫都搞不清楚！
9:00
你打開電腦，雙擊各部門交上來的周報，輕車熟路地開始了crtlC,ctrlV工作，把表格統計在一起。
15:00
你發現投資部的表格里多了一個欄位，導致你表格結構全錯了，你很惱火……
16:30
重新整理好後，你舒了一口氣，和往常一樣你點開了數據透視表……然後屏幕灰了……
16:34
屏幕仍然灰著，你的心也灰了一些，意識開始發獃：每次數據都重複洗一遍，還這麼慢，要是有一勞永逸的方法就好了。
一勞永逸的方法當然有。
這裡祭出必殺技：Python數據分析
為什麼要學習Python做數據分析？在我看來，大概有3大理由。
廣度
：各行各業都有自己的商業場景，每一個行業都需要使用數據來輔助決策。面對現在人人談大數據的情境，數據分析是一個你不得不學（卻不知上哪學的）的技能。精度
：Python是一門編程語言。也許從前的你完全依靠excel的默認設置生成圖表，從不思考為什麼做一張數據圖，而使用編程工具的你必須從圖表長寬開始思考每一步成形的理由，從而更精地理解數據。高效
：傳統的數據工作涵蓋大量的重複不動腦操作，比如把日表合成周表，比如批量刪除某個欄位，比如批量刪除空值。這些工作通過滑鼠點擊軟體沒有辦法編成工作流，但卻可以通過python程序編寫自動化，省去大量時間。於是你不甘落後...決定加入學習python的浪潮中，和「別人」一爭高下。
一個月後……
Python入門並不困難，那麼「你」和「別人」的區別在哪？就四個字：
學習方法
。如果你向各種前輩請教學習python的方法，那麼聽到的一定是這三種回答：
【1】
學習是反人類的，自己不動手永遠學不會
買了一本Python入門書，翻看了20頁；收集了20G Python練習資料，保存在硬碟里；看了一些視頻跟著寫了會，突然就開始看劇了，導致放棄。這些情況是初學者很容易碰到的，學習是反人類的，Python學習更是一項前期很枯燥的行為。
學Python的第一道坎：一旦決定學習，耐得住寂寞，堅持動手，才可能學會！
【2】
學不進去的時候
找到一個小目標才能獲得學習成就感
Python語言基礎很枯燥，所以需要一些目標刺激。這些目標不能像「我要學會Python去做數據挖掘工作」一樣抽象，而得像「我想試試能否自動打開文件夾里所有的表格，並整理成結構化的數據」一樣具體，像是做數學應用題一樣，只有實戰項目能讓學習者快速記住python的用法和各種坑，比如一個簡單的分析案例（來自數據分析師體驗課）：
學Python的第二道坎：不能為學習而學習，要隨時找理由去使用它！
【3】
能堅持自學是好事，
找到老師幫你答疑解惑，更會事半功倍
對於成年學習者來說，編程領域的知識可能是完全零散的，但面臨的情況卻可能是就業、是學業或者工作急需。那麼像學拼音那樣從基礎學習Python並不適合。老師的作用就是免去小夥伴們大量沒頭沒腦的搜尋時間、快速了解建立必須知識體系，有階段的完成實戰項目，啟發初學者對應用場景的理解，從而降低入門到放棄的幾率。
學Python的第三道坎：你需要一個願意答疑的「好老師」。
所以，如果你想學Python數據編程，我強烈建議你從一次「要動手、有目標、有答疑」的7天《Python數據分析師訓練營》開始學習。
除了免費參與訓練營外，進入數據分析師學習QQ群後還可領取一份數據分析資料包（包含房價、城市設施、人口等城市數據；知乎、淘寶等網頁數據及精選電子書等）。
