编辑点评：
数据化分析 Python 实战是林骥2008年开始从事数据化分析工作，并于2012 年在微博和博客上?分享??的?些学习?得和?作经验，而编写的文档，方便想学习python的朋友。
前言
当时的想法是：对客观真实的数据运?恰当的?法和?具进?科学有效地分析，简单来说就是：数据（客观、真实）化（?法、?具）分析（科学、有效）。
经过?年的实践和思考，我给「数据化分析」赋予了新的内涵：?数据化解难题，让分析更加有效。数据是能够?来解决实际问题的增强回路，我称之为「数据化分析闭环系统」，?我所要做的?作，就是让这个闭环系统运转得更加有效。
因为数据的最终作?是?来解决实际问题的，?对数据运?有效的分析?法，则是解决问题的关键所在。拥有数据的?，未必是最有价值的?。我相信，那些能够培养数据进?创新，从?改善数据，利?数据进?决策，从?化解难题的?，将成为更有价值的?。
在?数据时代，随着数据的不断积累，如何?数据拼成?张理想的蓝图，拥有分析思考的能?，就显得尤为重要。?些表?上好像与数据?关的事物，其实也可以量化。?如说，健康、幸福感、满意度、信息安全、投资?险、品牌价值等，都可以找到量化的?法。?论做什么?作，都有可能利?数据化解难题。合理地运?数据，并进?有效的分析，往往能帮助你作出正确的判断和明智的决策。我们并不缺少数据，我们缺少的是有效利?数据的思维，以及动?分析实战的能?。
数据化分析的前提是客观、真实，不能随?所欲，更不能伪造、扭曲数据。数据的客观、真实性要靠?的道德和商业的原则来保证。数据化分析不是把数据收集整理好就完成任务了，数据化分析需要运?恰当的?法和?具，对整理好的数据进?科学有效地分析，从?提供有理、有据、有可操作性的咨询和指导意?。
数据化分析的步骤
（1）收集整理客观真实的数据；
（2）运用恰当的方法和工具；
（3）对整理好的数据进行科学有效地分析。
2016年，我开始在微信公众号更新文章，公众号的名字叫「林骥」，除了发表一些数据分析相关的文章以外，还会发表一些人工智能、读书笔记和思考感悟等系列的文章。
2020年，我把发表的一些数据分析相关文章整理成PDF电子书，取名为《数据化分析Python实战》，分成思维篇、工具篇和展现篇。
假如我们把自己比作一件产品，活成一个算法，用数据去分析自己在市场上的竞争力，不断升级迭代，更好地适应市场的需求，就能更好地认识自己，从而找到合适自己的定位，帮助我们获得成长。
为了沉淀有价值的知识，结交有智慧的朋友，我创建了一个免费的知识星球。这个知识星球的定位，主要包括：
1，分享自己思考感悟。内容会涉及：数据分析、人工智能，以及其他我认为有价值的知识。
2，分享一些我认为有价值的文章或资源。
3.和大家一起营造很好的互助氛围，你可以在星球里面提问，大家互帮互助，给你带来更大的价值。
数据分析的目标思维
对于数据分析工作而言，如果没有目标，不仅工作结果可能没有意义，甚至有可能让人误入歧途。
比如说，有的数据分析师，每天重复着制作报表的工作，没有对数据进行思考和分析，不知道数据分析的目标是什么，逐渐沦为「报表制作的机器」，让自己的职业前途堪忧。
数据分析的目标不是炫技。有些人掌握了一些数据分析工具以后，就像手里拿着锤子，看什么数据像钉子，恨不得一锤子砸下去。有时候，看似高深莫测的分析方法，其实未必能解决实际的问题。有时候，看似花里胡哨的分析图表，其实没能有效地传递信息。有时候，看似复杂庞大的分析工具，其实很多时候用Excel就能轻松解决。有时候，看似长篇大论的分析报告，其实用简短的一段文字就能说清楚。
只有明确目标，才不会迷失方向，就像导航软件，如果没有设置目的地，那么它是没法告诉你路线图的。
数据化分析Python实战PDF下载截图
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