一、数据采集
采集工具：八爪鱼，自动抓取的神器，它可以帮你抓取 99% 的页面源。
python爬虫：可编写，采集，存储数据，以及自动化采集设计。
二、数据挖掘
它可以说是知识型的工程，相当于整个专栏中的“算法”部分。首先要知道他的基本流程，算法，以及底层的数学基础。
基本流程：商业理解，数据理解，数据准备，模型建立，模型评估，上线发布。
算法:分类算法，聚类算法，关联分析，连接分析。
数学基础：概率论和数据统计，线性代数，图论，最优化方法。
三、数据可视化
当数据量大的时候很难理解，可视化可以帮我们很好地理解这些数据的结构，以及分析结果的视觉呈现。
数据可视化有两种方法(并不是全部)：
1.python第三方库：Matplotlib，Seaborn等。
2. 第三方工具:如果生成了csv格式文件，想要采用所见即得的方式进行呈现，可以采用微图，DataV，Data GIF Maker等第三方工具。
关于Python数据分析由哪些部分组成，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。