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 年在微博和博客上⾯分享⾃⼰的⼀些学习⼼得和⼯作经验，而编写的文档，方便想学习python的朋友。

当时的想法是：对客观真实的数据运⽤恰当的⽅法和⼯具进⾏科学有效地分析，简单来说就是：数据（客观、真实）化（⽅法、⼯具）分析（科学、有效）。
经过⼏年的实践和思考，我给「数据化分析」赋予了新的内涵：⽤数据化解难题，让分析更加有效。数据是能够⽤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」，⽽我所要做的⼯作，就是让这个闭环系统运转得更加有效。
因为数据的最终作⽤是⽤来解决实际问题的，⽽对数据运⽤有效的分析⽅法，则是解决问题的关键所在。拥有数据的⼈，未必是最有价值的⼈。我相信，那些能够培养数据进⾏创新，从⽽改善数据，利⽤数据进⾏决策，从⽽化解难题的⼈，将成为更有价值的⼈。
 在⼤数据时代，随着数据的不断积累，如何⽤数据拼成⼀张理想的蓝图，拥有分析思考的能⼒，就显得尤为重要。⼀些表⾯上好像与数据⽆关的事物，其实也可以量化。⽐如说，健康、幸福感、满意度、信息安全、投资⻛险、品牌价值等，都可以找到量化的⽅法。⽆论做什么⼯作，都有可能利⽤数据化解难题。合理地运⽤数据，并进⾏有效的分析，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⽤数据的思维，以及动⼿分析实战的能⼒。

数据化分析的前提是客观、真实，不能随⼼所欲，更不能伪造、扭曲数据。数据的客观、真实性要靠⼈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，数据化分析需要运⽤恰当的⽅法和⼯具，对整理好的数据进⾏科学有效地分析，从⽽提供有理、有据、有可操作性的咨询和指导意⻅。

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