数据分析编程 - 从入门到精通
前言
在当今这个数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的核心能力。从商业决策到科学研究，从金融预测到医疗健康，数据中蕴藏的洞见正在重塑我们的世界。然而，面对海量数据和复杂分析需求，传统的数据处理工具已显得力不从心，编程能力正逐渐成为数据分析师的必备技能。
1. 为什么数据分析需要编程？
编程为数据分析师提供了前所未有的灵活性和强大能力。与现成的数据分析软件相比，编程能够：
- 处理大规模数据：当数据量超出 Excel 等工具的处理极限时，编程解决方案成为唯一选择。
- 实现复杂分析：自定义算法和复杂的数据转换需要编程来实现。
- 自动化流程：编程可以自动化重复性工作，大幅提高分析效率。
- 集成与扩展：编程允许将数据分析无缝集成到更大的系统和流程中。
2. 为什么选择 SPL 而非 Python？
Python 无疑是当前最流行的数据分析编程语言，拥有丰富的库和庞大的社区支持。然而，我们选择 SPL（Structured Process Language）作为教学语言，主要基于以下考量：
- 专注数据分析：SPL 是专为结构化数据处理设计的语言，语法简洁直观，特别适合数据分析场景，避免了 Python 中通用编程语言的复杂性。
- 学习曲线平缓：对于编程初学者，SPL 比 Python 更容易上手，能让读者更快专注于数据分析本身而非编程细节。
- 性能容量优势：在处理大规模结构化数据时，SPL 内置的并行计算、游标运算等，通常表现出比 Python 更高的效率。
- 外围工具方便：SPL 还提供了使用交易界面的 SPL WIN 以及可以配合 Excel 工作的 SPL XLL，熟悉 SPL 编程后可以更方便地利用这些外围工具实现数据分析。
我们将从基础开始，循序渐进地带你掌握使用 SPL 进行数据分析的全套技能。无论你是完全没有编程经验的初学者，还是希望扩展工具集的数据分析师，都能从这里中获得实用知识和技能。我们不仅关注技术实现，更注重培养数据分析思维，帮助您在数据海洋中发现真知灼见。
让我们开始这段数据分析的编程之旅，解锁数据中潜藏的价值与机遇！
目录
1. 准备工作
2. 最简单的数据分析尝试
3. 分组统计
4. 时间统计
5. 数据准备与整理
6. 大数据运算
7. 分析与预测
8. 文本处理