在数据分析领域，python是一个绕不开的知识和工具，如果不会用python就很难说自己会数据分析，但是最近很多想要入门数据分析的小白经常问我，Python怎么入门？Python虽然被称作是“最简洁的语言”，但是它终究还是一门编程语言，想要入门还需要掌握一些基础知识和技巧。
那么，初期我们要掌握哪些知识呢？
一、python基础
首先，我们要先了解下Python这个数据分析工具，包括：python的下载与环境安装、数据类型介绍和内置数据结构介绍等等。下面详细给大家说说：
python的下载和安装环境：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用Anaconda为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。
数据类型：python的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类——数值和字符串。
数值：数值是python最基础的数据类型，也是我们赋值给变量时最常用的形式，主要包括整型、布尔型等。
字符串：也就是文本数据，在python中一般用引号来定义，可以通过python进行拼接和重叠，实现文本数据的处理；
索引和切片：索引是有序列每个子元素在序列的位置，切片就是对序列的部分截取。
数据结构：python的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。
列表：用中括号表示，可以容纳任何对象元素，包括字符串，而且每个元素都可以变化；
元组：其实就是一个固定的列表，初始化元素的值是绝对不能变化的；
字典：可以理解为现实的字典，通过查找拼音（键）就能找到这个读音的所有字（数值）；中
集合：数学上的概念，每个集合中的元素是无序的，不可重复的对象；
二、python的数理统计理论
数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等，在这一章里我会进行简单的介绍：
矩阵理论-----线性代数
导数、偏导、凹凸函数-----微积分
正态分布、偏态、峰度-----概率论
量化分析、推断-----统计学
描述统计和推断统计-----数理统计
学习计划｜一个月学会Python，零基础入门数据分析
三、SQL的学习
sql是python的基础，如果你已经掌握了SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为sql是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用sql来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。
四、python的语法基础
这一部分主要是对python的基础语法进行讲解，这一部分是学习python的关键，只要能够熟悉掌握各种语法和语句，基本上就学会了python，当然这一部分只是进行简单的入门，更加进阶的语法暂时不会涉及。
Python语句的缩进
Python的多行语句
Python引号
Python标识符
Python关键字
Python变量
变量声明并赋值示例
五、用python实现数据可视化
在这一章里，我会简单讲解一下如何利用python的matplotlib进行数据可视化的操作，python中有着非常优秀的可视化库，进行可视化制作也是数据分析必备的能力之一，在这一部分中我会使用几种不同数据图表来讲解基于matplotlib的数据可视化。
Bar（柱状图/条形图）
Bar3D（3D 柱状图）
Boxplot（箱形图）
EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
Funnel（漏斗图）
Gauge（仪表盘）
Geo（地理坐标系）
Graph（关系图）
HeatMap（热力图）
Kline（K线图）
Line（折线/面积图）
Line3D（3D 折线图）
Liquid（水球图）
Map（地图）
Parallel（平行坐标系）
Pie（饼图）
Polar（极坐标系）
Radar（雷达图）
Sankey（桑基图）
Scatter（散点图）
Scatter3D（3D 散点图）
ThemeRiver（主题河流图）
WordCloud（词云图）
六、数据分析实战
到了最后一章，你应该已经基本掌握了python的操作，最后一步就是要进行分析项目的实战，在这一部分中我会以几个实际中遇到的数据分析项目为例进行实操，包括爬虫+分析、业务指标分析等等，为大家拓宽数据分析的思路，早日成为数据分析师！
后言
虽然我的标题是一个月入门python，但是python的掌握需要在大量的实践中不断磨合纠错，才能得到实质性的提高，因为我的学习计划只是希望带给完全小白的新手一点思路和指导，让他们能够少走一些弯路。
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