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B站-林粒粒呀-小白玩转Python数据分析训练营

体系课
课程简介

Python数据分析入门的常见卡点,这门课直接帮你绕开 很多第一次接触数据分析的人都会陷入几个典型误区:要么一上来就死磕Python语法,写了半个月的循环和条件判断,连一份真实的表格数据都没碰过,完全不知道学这些语法到底能解决什么问题;要么跳过基础直接装Pandas,对着网上零散的代码片段复制粘贴,一遇到数据格式报错、缺失值处理、多表合并就卡壳,根本不知道…

已有 119 人浏览 发布 2026-01-12 更新 2026-10-04

Python数据分析入门的常见卡点,这门课直接帮你绕开

很多第一次接触数据分析的人都会陷入几个典型误区:要么一上来就死磕Python语法,写了半个月的循环和条件判断,连一份真实的表格数据都没碰过,完全不知道学这些语法到底能解决什么问题;要么跳过基础直接装Pandas,对着网上零散的代码片段复制粘贴,一遇到数据格式报错、缺失值处理、多表合并就卡壳,根本不知道错误出在哪,也不知道怎么排查。还有的人学了一堆库的API,真拿到一份业务数据的时候,连从哪一步开始分析都不清楚,画了几张图就觉得做完了,完全没有形成完整的分析逻辑。

这门课就是针对这些入门阶段的实际问题设计的,它没有把Python编程和数据分析拆成两个完全独立的部分,而是围绕数据分析的真实需求反过来安排Python的学习内容,你学到的每一个语法点,后面都会立刻对应到数据处理的具体场景里,不会出现学了用不上的情况。它也不会只给你堆API清单,而是从拿到一份原始数据开始,一步步带你走完数据读取、清洗、探索、分析、可视化的全流程,让你清楚每一步的目的是什么,为什么要这么做,遇到常见问题该怎么调整。

适合什么基础的人学,怎么判断自己能不能跟上

如果你是完全的编程零基础,之前只用过Excel做简单的表格统计,从来没写过代码,这门课的节奏是合适的。它从最基础的变量、数据类型、控制流讲起,不会默认你已经有编程经验,每一个概念都会结合具体的小例子来演示,你只要跟着敲代码,就能跟上进度。如果你之前接触过一点Python,能写简单的脚本,但对数据分析相关的库不熟悉,也可以把前面的基础部分当作快速回顾,重点放在数据处理和可视化的章节,补全自己在结构化数据操作上的短板。

不过有一点要提前说明,这门课的定位是入门到实战的过渡,不是高阶的算法或者大数据开发课程,不会涉及机器学习、深度学习,也不会讲分布式计算。如果你已经能熟练用Pandas处理百万级数据,能自己写复杂的可视化看板,那这门课的内容对你来说会偏基础。它更适合想转行做数据分析的新人、需要用数据做报表的运营和产品岗、在校想补数据分析技能的学生,以及那些之前看了很多零散教程但始终做不出完整分析项目的人。

建议的学习顺序,不要上来就直接跳项目

很多人学这类课程喜欢直接跳到最后看实战项目,觉得前面的基础都是废话,这种学法很容易卡在半路上。正确的打开方式是先花两三天把Python基础部分过一遍,重点掌握列表、字典、循环、函数这几块,这些是后面用Pandas的时候天天都会碰到的东西,你不用把面向对象的部分啃得特别深,能看懂类的基本写法就行,数据分析阶段用得最多的还是面向过程的写法。基础部分不要只看视频,每一个小例子都要自己在本地敲一遍运行,哪怕是打印个计算结果也要亲手做,不然看的时候觉得会了,真写代码的时候连缩进错了都不知道怎么改。

过完基础之后,NumPy不用花太多时间死磕,重点搞懂数组的维度、索引、切片和基本的数学运算,因为Pandas底层就是基于NumPy的,理解了数组的逻辑,后面学DataFrame的时候会快很多。接下来是Pandas部分,这是整个课程的核心,也是数据分析的重中之重,你要逐节跟着练,从读取CSV和Excel文件开始,到缺失值、重复值的处理,再到筛选、排序、分组聚合、多表合并,每一个操作都要找一份小数据集自己试一遍,比如故意造点脏数据,看看不同的处理方式会得到什么结果。最后再看可视化和完整项目,把前面学的所有内容串起来,这时候你再看项目里的代码,就知道每一步在做什么,而不是只会照抄。

学完之后能独立完成哪些实际工作

把这门课的内容全部吃透、所有练习都做完之后,你完全可以独立处理日常工作中绝大多数的结构化数据分析需求。比如运营岗常见的用户行为数据统计,你可以用Pandas快速筛选出不同渠道的用户,按天或者按周计算留存、转化率,不用再靠Excel一个个拉公式,遇到几万行的数据也不会卡。再比如销售数据的分析,你可以快速合并多个月份的销售报表,按地区、按产品品类分组统计销售额和利润,找出增长和下滑的板块,再用Matplotlib或者Seaborn画出趋势图和对比图,直接导出成图片放到汇报里。

更重要的是,你会形成一套完整的数据分析思路,拿到一份陌生的数据集不会再无从下手。你知道先看数据的基本结构,检查有没有缺失值和异常值,然后根据要解决的问题一步步做清洗和转换,再通过统计和分组找出规律,最后用合适的图表把结论呈现出来。这套能力是通用的,不管你是做互联网运营、市场分析、财务统计还是学术研究,只要涉及表格类数据的处理,这套方法都能用得上。而且你也具备了继续往上学习的基础,后面如果想学生物信息分析、金融量化、机器学习,Pandas和NumPy的操作能力都是必备的前置技能。

资料怎么配合练习效果才最好

学习这类实操性强的内容,光看视频和记笔记是远远不够的,必须边学边练。课程里用到的所有数据集,你都要下载到本地,跟着视频的步骤一步步操作,不要觉得自己看懂了就跳过。最好的做法是,先看一遍某一小节的内容,知道这一节要解决什么问题,然后关掉视频,自己凭着理解写代码实现,遇到卡壳的地方再回去看对应的片段,这样记下来的东西才是自己的。每学完一个模块,比如学完Pandas的数据清洗之后,你可以自己找一份公开的数据集,比如泰坦尼克号数据集、电商销售数据集,试着自己做一遍完整的清洗,对比一下和课程里的处理方式有什么不同。

到了实战项目阶段,不要只跟着视频敲一遍就完事了。你可以试着给自己提几个额外的问题,比如在原有的分析基础上,再加一个维度的统计,或者换一种图表来呈现结论,看看自己能不能独立完成。如果遇到报错,先自己试着看错误信息排查,比如是数据类型不对,还是索引有问题,还是函数参数写错了,实在解决不了再回去找对应的知识点。这样练下来,你收获的就不只是几个库的用法,而是真正解决问题的能力,以后遇到新的数据分析需求,也能自己找到思路和方法。

课程介绍

课程目标

  • 为数据分析领域的初学者打下坚实的Python编程基础。
  • 学习使用Python进行数据处理、分析、可视化的主要工具和库,如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等。
  • 通过实际案例理解数据分析的流程和方法。
  • 培养解决实际数据分析问题的能力。

可能包含的课程内容

Python基础

  • Python编程基础:变量、数据类型、控制流程、函数、模块和包。
  • Python面向对象编程:类和对象、继承、多态和封装。

数据处理和分析

  • Pandas库:数据结构(Series和DataFrame)、数据导入/导出、数据清洗、数据筛选、排序、分组、合并等。
  • NumPy库:数组的创建和操作、数学运算、广播机制等。

数据可视化

  • Matplotlib库和Seaborn库:图表的基本绘制、风格和颜色、多图并行、统计图表等。

实战项目

  • 结合真实数据集,从提出问题、数据预处理、探索性数据分析、可视化到解决方案的整个流程。
  • 分析报告的撰写和结果解释。

进阶内容(可能包含)

  • 简介机器学习的概念和常用算法。
  • 使用Python进行简单的机器学习项目。

适用人群

  • 对数据分析感兴趣的初学者。
  • 想要转行进入数据科学领域的专业人士。
  • 需要使用Python进行数据处理和分析的人员或学生。

学习成果

完成这样一个训练营,学员应能掌握Python数据分析的基本技能,理解数据分析的基本流程,能够独立完成简单的数据分析项目,并为进一步学习数据科学和机器学习打下良好的基础。

课程目录

/14-040-B站-林粒粒呀-小白玩转Python数据分析训练营/
│├─0-先导片 能轻松学懂的Python数据分析课程.mp4 39.7MB
│├─1-在你开始编程之前 为什么安装Python和PyCharm.mp4 2.8MB
│├─10-Python注释 悄悄在代码里骂用户?.mp4 4.5MB
│├─100-爬虫获取数据 什么是HTML网页结构.mp4 4.9MB
│├─101-爬虫获取数据 HTML有哪些常用标签.mp4 12.4MB
│├─102-爬虫获取数据 练习HTML常见标签.mp4 19.4MB
│├─103-爬虫获取数据 如何解析HTML内容.mp4 11.8MB
│├─104-爬虫获取数据 练习从源码获取豆瓣电影Top 250.mp4 15MB
│├─105-API获取数据 获得来自官方的数据.mp4 10.2MB
│├─11-Python数据类型 程序世界的物种们.mp4 9.4MB
│├─12-Python交互模式 读一行执行一行.mp4 3.9MB
│├─13-Python input 写个用户问答互动程序.mp4 6.2MB
│├─14-Python条件语句 对象今天会生气吗.mp4 9.2MB
│├─15-Python嵌套 多条件判断 对象今天会生气吗 II.mp4 11.3MB
│├─16-Python逻辑运算 今年过节能收礼吗.mp4 4.8MB
│├─17-Python列表 创一个购物清单.mp4 12.5MB
│├─18-Python字典 创个秒查流行语的词典.mp4 15MB
│├─19-Python for循环 找出不正常的体温.mp4 7.7MB
│├─2-Windows系统 安装Python和PyCharm.mp4 7.5MB
│├─20-Python while循环 捕捉日落.mp4 17.5MB
│├─21-Python 格式化字符串 优雅群发春节短信.mp4 5.2MB
│├─22-Python函数(上) 不做代码复读机.mp4 5.4MB
│├─23-Python函数(下) 不做代码复读机.mp4 14.1MB
│├─24-Python引入模块 别人写的,拿来吧你.mp4 9.2MB
│├─25-Python面向对象编程 封装、继承、多态都是啥?.mp4 11.6MB
│├─26-Python创建类(上) 没对象?实例化一个.mp4 6.2MB
│├─27-Python创建类(下) 当上帝的时刻到了.mp4 18.6MB
│├─28-Python 类继承 老鼠的儿子会打洞.mp4 13.3MB
│├─29-Python文件路径 文件在哪里,代码咋知道.mp4 5.5MB
│├─3-macOS系统 安装Python和PyCharm.mp4 8.1MB
│├─30-Python文件操作 会读文件,程序便有了眼睛.mp4 19.6MB
│├─31-Python文件操作 会写文件,程序便有了记忆.mp4 11.7MB
│├─32-Python异常处理 程序炸之前,走一波预判.mp4 8.6MB
│├─33-Python测试(上) 不存在不写bug的程序员.mp4 10.7MB
│├─34-Python测试(下) 高效率把bug揪出来.mp4 11.1MB
│├─35-Python高阶和匿名函数 脱了马甲也要认识.mp4 9.7MB
│├─36-Jupyter Notebook安装 搞个金刚钻.mp4 6.4MB
│├─37-Jupyter Notebook使用 上手金刚钻.mp4 14.2MB
│├─38-Markdown与LaTeX入门 用字符格式化字符.mp4 17.7MB
│├─39-NumPy入门 数组,更适合数据分析的列表.mp4 8.2MB
│├─4-PyCharm 创建你的第一个项目.mp4 6.7MB
│├─40-NumPy入门 使用数组练习篇.mp4 18MB
│├─41-NumPy入门 探索更多数组玩法.mp4 10MB
│├─42-NumPy入门 操作数组练习篇.mp4 20.1MB
│├─43-Pandas入门 Series,更强大的数组形态.mp4 13.1MB
│├─44-Pandas入门 使用Series练习篇.mp4 17.6MB
│├─45-Pandas入门 用Series丝滑操作数据.mp4 8.8MB
│├─46-Pandas入门 操作Series练习篇.mp4 16.1MB
│├─47-Pandas入门 Dataframe,代码世界的表格.mp4 17.9MB
│├─48-Pandas入门 使用DataFrame练习篇.mp4 28.3MB
│├─49-Pandas入门 用Dataframe丝滑操作数据.mp4 10.5MB
│├─5-Python print 让程序给你打印“爸爸”.mp4 8.9MB
│├─50-Pandas入门 操作Dataframe练习篇.mp4 17.7MB
│├─51-Pandas入门 更多用Dataframe丝滑操作数据.mp4 5.2MB
│├─52-Pandas入门 更多操作Dataframe练习篇.mp4 19.7MB
│├─53-获取数据 数据是原料,原料哪里找.mp4 5.8MB
│├─54-常见数据格式 JSON,程序员的挚爱.mp4 12.2MB
│├─55-读取数据 瞧一眼现成JSON原料.mp4 6.3MB
│├─56-常见数据格式 CSV,数据分析师的挚爱.mp4 9.1MB
│├─57-读取数据 瞧一眼现成CSV原料.mp4 11MB
│├─58-评估数据 怎么才算干净整齐的数据.mp4 8.2MB
│├─59-评估数据 实际上手评估数据脏乱度.mp4 11MB
│├─6-Python print 让程序给你打印一首诗.mp4 11.2MB
│├─60-清洗数据 做菜之前记得洗菜.mp4 10.8MB
│├─61-清理数据 上手清理索引和列名.mp4 7.2MB
│├─62-清理数据 和所有的乱数据说白白.mp4 11.9MB
│├─63-清理数据 和所有的脏数据说白白.mp4 18MB
│├─64-清洗数据 保存洗干净后的数据.mp4 6.7MB
│├─65-项目实战指引 实战数据哪里找.mp4 4.2MB
│├─66-项目实战 评估清理英国电商销售数据.mp4 60.6MB
│├─67-项目实战指引 如何把输出项目放到Github 简历上.mp4 12.2MB
│├─68-整理数据 合并多数据,分析更有趣.mp4 20.4MB
│├─69-整理数据 数据变变变.mp4 14.3MB
│├─7-Python变量 怎么让程序记住你对象的手机号?.mp4 8.1MB
│├─70-整理数据 更多数据变变变.mp4 15MB
│├─71-项目实战 整理Netflix电影演员评分数据.mp4 33.4MB
│├─72-统计学基础 如果你不记得统计学知识.mp4 5.7MB
│├─73-统计学基础 如何描述数值数据.mp4 11MB
│├─74-探索数据 用描述统计学挖掘信息宝藏.mp4 11.3MB
│├─75-可视化数据 图表世界的物种们.mp4 10.5MB
│├─76-可视化数据 更多图表世界的物种们.mp4 8.1MB
│├─77-可视化数据 玩转单个变量数据.mp4 10.3MB
│├─78-可视化数据 玩转两个变量数据.mp4 14.7MB
│├─79-可视化数据 玩转多个变量数据.mp4 21.6MB
│├─8-Python命名规则 哪些变量名算好名字?.mp4 4.4MB
│├─80-项目实战 可视化帕默群岛企鹅数据.mp4 32.6MB
│├─81-统计学进阶 如果你没学过假设检验.mp4 16.9MB
│├─82-统计学进阶 用假设检验挖掘信息宝藏.mp4 11.5MB
│├─83-项目实战 分析鸢尾花种类数据.mp4 23.3MB
│├─84-机器学习 啥是神秘的线性回归.mp4 12.4MB
│├─85-机器学习 啥是神秘的多元线性回归.mp4 15.8MB
│├─86-机器学习 点亮线性回归的技能.mp4 23.3MB
│├─87-项目实战 用线性回归预测房价数据.mp4 33.7MB
│├─88-机器学习 啥是神秘的逻辑回归.mp4 8.2MB
│├─89-机器学习 点亮逻辑回归的技能.mp4 8.1MB
│├─9-Python数学运算 用代码秒杀计算器.mp4 12.3MB
│├─90-项目实战 用逻辑回归预测泰坦尼克号幸存.mp4 28.3MB
│├─91-AI相关 如何用ChatGPT助力编程.mp4 9MB
│├─92-AI相关 如何用ChatGPT助力数据分析.mp4 6MB
│├─93-AI相关 如何把AI模型整合进Jupyter.mp4 12.6MB
│├─96-爬虫获取数据 爬虫的流程.mp4 7MB
│├─97-爬虫获取数据 什么是HTTP请求和响应.mp4 9.1MB
│├─98-爬虫获取数据 如何用Python发送请求.mp4 9.9MB
│├─99-爬虫获取数据 练习用Python拿到豆瓣源码.mp4 7MB

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