1. Python数据分析师是谁？
在大数据时代，数据成为企业的重要资产，Python数据分析师是负责数据分析的专业人员。在企业中，数据分析师可以通过对数据的分析来获取与业务相关的信息。他们通过深入数据，从中挖掘有价值的信息，帮助企业做出更明智、更具针对性的决策。
Python数据分析师所需的技能包括数学、编程、统计、数据库等方面的知识。Python作为一种编程语言，被广泛运用于数据分析领域，让Python数据分析师成为了现在最受欢迎的职业之一。
2. Python数据分析师的基本修养
2.1 Python编程技能
作为一名Python数据分析师，必须熟练掌握Python编程技能。对于Python编程基础，建议学习廖雪峰老师的Python教程，其中包括Python基础、函数、模块、正则表达式、面向对象编程等知识。如果掌握了这些内容，结合实际项目的开发，在Python编程能力上就可以有进一步的提升。
在数据分析领域，Python现在被认为是最适合用于数据分析的编程语言之一。Python生态系统中有许多开源的数据科学库，如Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Seaborn、Bokeh等，这些库可以很好地处理数据，提供了数据分析所需的各种工具。
2.2 数据库技能
Python数据分析师需要对数据库进行操作和处理。数据库技能是非常重要的，要求Python数据分析师熟练掌握SQL语言、数据库设计、SQL命令、数据表的创建、增删查改等操作。
在Python数据分析领域，MySQL和PostgreSQL等关系型数据库以及MongoDB这样的非关系型数据库被广泛使用。Python提供了用于数据库连接的标准库SQLite3和其他许多库，如Psycopg2和PyMySQL等。此外，Python还为操作大数据集合提供了Dask、PySpark等工具。
2.3 统计和机器学习技能
数据分析师需要具备统计学和机器学习领域的知识。在数据分析领域，经常需要对数据进行统计分析、数据建模等任务。Python提供了很多机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow等。
使用这些库进行机器学习、建模、数据挖掘和预测等任务，需要掌握统计学知识，如基本概率和统计分布、假设检验、ANOVA、线性回归、逻辑回归和朴素贝叶斯等。掌握这些技能，可以让Python数据分析师在数据分析和建模方面更加得心应手。
2.4 数据可视化技能
数据可视化是数据分析工作中重要的环节，是将数据变成易于理解、直观和有意义的方式的过程。Python提供了很多库用于数据可视化，如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等。掌握这些技能，可以让Python数据分析师使用图表、散点图、直方图、热图等可视化工具更好地展现数据。
2.5 业务领域知识
进行数据分析的同时，也需要对业务领域有一定的了解。Python数据分析师需要明确自己的业务目标，掌握业务流程和业务需求，这样才能更好地分析数据，并针对业务问题提出解决方案。
另外，Python数据分析师需要了解业界的最新技术和发展趋势，关注数据分析相关的领域性和行业性问题，时刻保持更新的方法和技能，实现技术和业务的迭代更新。
3. 总结
随着大数据时代的到来，Python数据分析师成为企业数据分析的关键角色。Python数据分析师需要精通Python编程、数据库技能、统计和机器学习技能、数据可视化技能，以及业务领域的知识。更好地掌握这些技能，可以提升Python数据分析师在数据分析和建模方面的能力。
Python数据分析师是现在最受欢迎的职业之一，因为它是具有高薪和机会，许多企业正在寻找数据分析的人才。相信掌握这些技能的Python数据分析师，可以在数据领域获得成功。
#使用Python进行数据分析的实例,对Artificial Neural Network 进行多维分析
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
data=pd.read_csv('./data.csv', low_memory=False)
data.head()
#数据处理
data.drop(['CustomerID', 'EmployeeID', 'InvoiceNo', 'InvoiceDate'], axis=1, inplace=True)
data.dropna(inplace=True)
data['country'] = data['country'].apply(lambda x: 'United Kingdom' if x == 'Unspecified' else x)
data['TotalPrice'] = data['Quantity'] * data['UnitPrice']
上述代码是使用Python通过Pandas等库对Artificial Neural Network 进行多维分析的实例。其中用到了数据清洗、数据处理等一系列技能。这些技能使Python数据分析师能够处理各种复杂的数据分析任务，为企业提供有价值的业务建议和数据支持。