題主的問題比較籠統，不知你目前有沒有學習過程式語言，也不知你是對資料分析領域感興趣還是對程式語言Python感興趣。弄清楚這兩個問題對你的選擇和學習會有事半功倍的效果。

一、資料分析

資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，將它們加以彙總和理解並消化，以求最大化地開發資料的功能，發揮資料的作用。資料分析是為了提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。

資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與計算機科學相結合的產物。

對於不同的資料分析領域，可使用各種已開發的軟體進行實現，也可根據具體需求使用擅長的程式語言開發相應的模型，編寫演算法。使用Python只是其中的一種方法。

二、Python

Python是一種跨平臺的計算機程式設計語言。 是一個高層次的結合瞭解釋性、編譯性、互動性和麵向物件的指令碼語言。最初被設計用於編寫自動化指令碼(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的新增，越多被用於獨立的、大型專案的開發。

Python是一種解釋型指令碼語言，可以應用於以下領域：Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、桌面介面開發、軟體開發、後端開發、網路爬蟲。

要學好一類計算程式設計語言，根據本人學程式語言的經驗，我認為初學者理解和掌握程式語言的編寫結構很重要（順序、邏輯、迴圈），不同語言只是規則和格式要求有所不同。就相當於你要學好數學就先的學會和理解1+1=2,知道加減乘除怎麼算，熟練會背乘法口訣等，基礎不會就要去學高等數學肯定是不行的。

感興趣就學，這個沒有什麼好不好，能在你的工作上經常用不用糾結什麼了，在說Python現在使用範圍也很不錯，能幫助到自己

學習python資料分析，需要看題主的學習的目的是什麼？

1.如果想找份工作：

可能需要提前學些計算機理論基礎，如資料結構、作業系統、網路技術、演算法等基礎學科。當然python程式設計就更不用說了。

具體學習步驟：

a.網上找些評價比較高的影片教程，剛開始不用太深入，有個基礎全面的瞭解就行。

b.找一些經典案例進行實戰練習，多泡相關技術論壇。

c.找一份能給你實習的工作(其實這一步很難)，剩下的就是好好經營你的資料分析技術了。

d.經過實戰後，進階需要學習線性代數、大資料等。

2.如果平時在工作(非軟體開發)中想用到python資料分析：

簡單

a.簡單看一些python程式設計的影片教程 。

b.下載網上的一些資料分析的例子。先用網上例子中的資料修改分析的引數，然後再替換成自己的資料，如此來回折騰幾次。

c.大功告成。

先學一點Python基礎，然後把numpy，pandas的官方快速入門文件理解操作一下。接下來，就結合真實的資料分析任務多實踐，不懂的就網上查，並總結。

咳咳，不算大佬，我只是在優就業學習Python的學員，我這邊的想法呢，還是注重實戰，透過做專案，做例項，才能真正瞭解自己是否已經掌握了利用Python做資料分析的能力。

學，毫不猶豫

既然有這想法，那就學，必須學。

你能冒出這個想法，無非兩個原因：一是你對這塊感興趣；二是資料分析這個領域在市場上還是很香的。

你現在有所顧慮，無非就是學習成本問題，擔心所花時間值不值。我告訴你，真的學成了，這介值是無法估量的，只要你還活著，這些知識對你都有用。何況基於 Python 的資料分析，如果你有一定的程式設計基礎，光學習來說，不需要多少時間成本。剩下的就是實踐了。

下面我來簡單寫個學習指南，讓你完全打消顧慮。

你應該知道，資料分析也是資料科學，是關於問題解決、探索，以及從資料中提取有價值的資訊的一門學問。

要有效地做到這一點，你需要整理資料集，訓練機器學習模型，將結果視覺化等等。

做到這一點並不難，因為這一塊已經有很多現成的框架、類庫或工具了。所以你要做的僅僅是學習 Python 語言和基於 Python 資料分析類庫，再加上些專案實踐就可以了。

1. 高效學習 Python

Python 是世界上使用最廣泛的語言之一，它擁有非常活躍的開發者社群。Python 很容易上手，語法簡潔，這也是 Python 這麼受歡迎的原因之一。此外，Python 的活躍的資料科學社群意味著你可以找到大量的教程、開源專案和問題解決方案。

你不需要去看完整的一款 Python 教程，畢竟 Python 不等於資料分析，Python 中和資料分析有關的知識點不多。要注重把握語感，學習核心概念，比如資料型別、函式、過程控制這些基本的東西。就這些，不需要學其它的 Python知識，遇到問題就 Google，查閱文件，再加上良好的實踐，你會逐漸記住更多的語法。

我主張自上而下的學習方法，目標是先取得成果，然後再隨著時間的推移在實踐中鞏固概念。要放棄“課堂”式的學習，從實踐中學習更高效。

2. 基本的資料分析類庫

正如我前面提到的，Python 有現成的資料分析類庫。類庫只是將預先存在的函式和物件捆綁在一起，你可以將其匯入到你的專案中，以節省時間。下面列出幾個 Python 明星陣容類庫：

NumPy：NumPy 主要用於簡單高效的數值計算，許多其他的資料分析類庫都是建立在它的基礎之上的。

Pandas：這是一個用於資料結構和探索性分析的高效能庫。它就是基於在 NumPy 開的發。

Matplotlib：這是一個靈活的繪圖和視覺化庫。它很強大，但有些繁瑣。如果你覺得這個庫有難度可以暫時跳過 Matplotlib，先學另外一個叫 Seaborn 的庫來入門。

Scikit-Learn：Scikit-Learn 是 Python 中的首要通用機器學習庫。它有許多流行的演算法和預處理、交叉驗證等模組。

3. 專案實踐

現在的關鍵是把學習的理論都粘在一起，進行實踐。像我上面說的，自上而下的學習方法，從實踐中加深學習。接下來，是時候透過大量的練習和專案來鞏固你的知識了。

自己找一些專案做做，專案更能代表現實世界的資料。在實際的專案中，你將學習到一些列比如定義目標、收集資料、工程化等知識和能力。

看完這些步驟後，你可能會問： "這一切需要多長時間？" 從學習 Python 到資料分析，計需要 3 個月到 1 年的持續練習時間，要看你的基礎和堅持的毅力了。當然更重要的是你的學習節奏，夠不夠對自己狠。

來總結一下關於學習Python資料分析的過程：

1. 從學習核心程式設計概念開始；

2. 學習基本的資料分析庫；

3. 透過實際專案來練習和完善你的技能。

這種方法可以讓你在享受更多的樂趣的同時，隨著時間的推移，掌握更多的知識。

最後送一句：學起來！不對自己狠一點，怎麼知道自己能不能一飛沖天。