在數據分析領域，python是一個繞不開的知識和工具，如果不會用python就很難說自己會數據分析，但是最近很多想要入門數據分析的小白經常問我，Python怎麼入門？Python雖然被稱作是「最簡潔的語言」，但是它終究還是一門程式語言，想要入門還需要掌握一些基礎知識和技巧。
為此，我先列上一個學習計劃，在接下來的一個月里會根據學習計劃，整理、梳理出Python的入門學習知識，對於那些想要學習Python的同學們提供一個參考：
在這一章里，主要是介紹我們為什麼要用python進行數據分析，以及python需要掌握的一些基礎知識，我們能夠用python做什麼？在第一章里，讓大家在感性的認知上首先了解一下這個分析工具，主要涵蓋的內容包括python的下載與環境安裝、數據類型介紹和內置數據結構介紹：
python的下載和安裝環境：難點主要是在環境的安裝上，很多小白往往一腔熱血但是面對環境安裝的時候就泄了氣，因為我會用Anaconda為例進行環境的安裝，同時我建議初學者不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。
數據類型：python的數據類型比較簡單，基本上就可以分為兩大類——數值和字符串。
數據結構：python的數據結構可以分為四種，列表、元組、字典、集合。
數據分析的目的是從數據里找規律，因此想要掌握python必須要學習一些基礎的數理理論，這是成為一個數據分析師必備的能力。對於python來說，其涉及的數理統計學基礎主要由算法、統計學、機率論等，在這一章里我會進行簡單的介紹：
sql是python的基礎，如果你已經掌握了SQL，那麼這一章你就可以直接跳過，那麼你就要好好學習這部分的內容，因為sql是入門python的關鍵基礎，同時它也是每個數據分析師必備的技能，主要目的是用sql來進行增刪改查等操作，對數據進行篩選。
這一部分主要是對python的基礎語法進行講解，這一部分是學習python的關鍵，只要能夠熟悉掌握各種語法和語句，基本上就學會了python，當然這一部分只是進行簡單的入門，更加進階的語法暫時不會涉及。
在這一章里，我會簡單講解一下如何利用python的matplotlib進行數據可視化的操作，python中有著非常優秀的可視化庫，進行可視化製作也是數據分析必備的能力之一，在這一部分中我會使用幾種不同數據圖表來講解基於matplotlib的數據可視化。
到了最後一章，你應該已經基本掌握了python的操作，最後一步就是要進行分析項目的實戰，在這一部分中我會以幾個實際中遇到的數據分析項目為例進行實操，包括爬蟲+分析、業務指標分析等等，為大家拓寬數據分析的思路，早日成為數據分析師！
雖然我的標題是一個月入門python，但是python的掌握需要在大量的實踐中不斷磨合糾錯，才能得到實質性的提高，因為我的學習計劃只是希望帶給完全小白的新手一點思路和指導，讓他們能夠少走一些彎路。
當然，python只是數據分析工作當中的一部分，如果有人想要更加全面地進行數據分析的學習，不妨參考一下我的專欄《十周入門數據分析》，其中也會對python有所涉及：