Python学习路线图
分享一份完整的Python学习路线图，可以参考下 分享Python的7个就业方向。Web开发（Python后端）Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。
存储、格式处理 数据规整化、绘图与可视化由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身有十分广泛的应用，本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述Python数据分析路线图。
爬虫一篇内容入门Python爬虫 爬虫的定义 网络爬虫(又被称为网页蜘姝， 网络机器人， 在FOAF社区中间更经常的称为网页追逐者)，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
在本文中，我将告诉你 2022 年成为 Python 开发人员的路线图。a。基本语法 b。变量和数据类型 c。条件句 d。类型铸造，例外 e. 函数，内置函数 f。
对于python零基础作为初学者，要掌握以下基础知识就算入门了。编程环境的安装与使用。比如Python的学习一般推荐软件自带的IDLE，简单好用。掌握输入、输入语句的使用。
自学3年Python的我成了数据分析师,总结成一张思维导图
1、我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。
2、但是对于一个专业的数据分析师来说，他会针对一个问题进行系统的剖析，很快就会形成一种由点到线、由线到面、由面到体的一种思维过程，很快就会得出一个很好的结论，效率及其高的。
3、第三：分析思维的练习。比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些***art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。第四：数据库知识。
XBAR-R适用于哪些数据分析。
Xbar -R 控制图用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。
区别主要有以下几点。Xbar-R适合于样本数量小于8的计量数据，而xmr适合样本数量20左右的计量数据。Xbar-R控制图适合有子组数据的情况，而xmr适合于没有子组的情况。
单值-移动极差控制图（x-MR）适用于由于成本、时间等原因每次只能得到一个数据的场合（如破坏性实验），或者产品是均质的而无需抽取多个试样的场合（如一桶齿轮油的成分）等。
我个人的理解：XBar -R Chart 是针对计量值管制图同一管控项目使用这两种Chart 同时进行管制的。
在作XBar-R图时，数据搜集不准确。数据的搜集来自于现场，往往我们根据控制***或者其他文件的要求，到现场察看数据***集情况，会发现现场的数据***集没有按照要求来进行。
而且，数据中不会出现与由于随机变化产生的图形有明显不同的图形与趋势。
一张图讲清如何正确应用可视化图表,学会后再也不会用错图表
常见的数据可视化图表 基于老李多年在互联网和国企的数据分析从业经历，基本上工作中常用到的就是：柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、箱型图、气泡图、词频图、桑基图、热力图、关系图、漏斗图等。
特点：折线数量不能过多，会导致图表可读性变差。南丁格尔玫瑰图 简介：南丁格尔玫瑰图 的作用与柱形图类似，主要用于比较，数值大小映射到玫瑰图的半径。特点：数据比较相近时，不适合用饼图，而是适合用南丁格尔玫瑰图。
一个数据图表只需要清晰地表达一个观点即可，试图表达更多的内容，往往会造成每个内容都没有表达清楚，越复杂的图形实用价值越低(见下图)，只能作为“艺术品”让人去欣赏，不能作为数据分析工具供我们使用。
局限：数据量小的时候会比较混乱。相似图表：1）气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。用来展示各类别占比，比如男女比例。适用：了解数据的分布情况。缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。
左1图，不建议在饼图内与百分比数值一起显示，饼图本身的形状和大小，文字过多时容易溢出，如果出现一个2%一个1%，就很难辨别图形指向，这样也就失去了数据可视化的意义，PPT通常有这样的设计样式，因为是个死图。
图表联动：当添加了2个以上的统计图表组件，并且数据来源于同一表单，则可以设置图表联动。这样查看数据时，数据图表直接会联动变化哦。