数据，但公开的简易数据不易获得。这一步让他意识到，获取规范、干净的金融数据本身就是一个门槛，也让他对下一阶段要接触的“爬虫”有了更具体的期待——或许可以用来抓取公开的财经网站数据？
一百天的学习计划紧锣密鼓地进行。过程中有无数次的报错、调试、查阅文档、在技术论坛提问。数学基础（特别是统计部分）和理解力帮了他大忙，但编程的细节和pandasAPI的繁杂也让他屡屡受挫。他不断用“PPT百日计划”的经验鼓励自己：刻意练习，反复调试，不追求一步到位。
在第80天左右，他启动了第一个实战项目：用数据分析方法，系统化地重新处理“校区饮品市场存量调研”的观察数据。他将当初手记的店铺信息、客流量抽样数据整理成结构化的CSV文件，用pandas进行清洗和分析：计算各店铺的理论日均销量区间、对比不同品牌/位置店铺的客流量差异、可视化各价格区间的店铺数量分布等等。最终，他生成了一份带有交互图表（利用plotly尝试）的HTML报告，比当初的手写简报专业了许多。
在“商业洞察日记”的学习日志末尾，他写下阶段性总结：
【技能投资复盘：数据分析入门百日】
??投入：约120小时（日均1.2小时）。
??核心掌握：
1.Python+pandas基础：熟练进行数据读取、清洗、转换、分组聚合、合并等操作。
2.数据可视化：掌握matplotlib和seabon绘制常用统计图表，了解plotly基础。
3.分析流程：建立起“明确问题->获取数据->清洗整理->探索分析->可视化呈现->得出结论/假设”的基本工作流。
4.实战项目：完成“饮品市场数据再分析”小型项目。
??自我评估：
??水平定位：入门级数据分析者。能独立处理中小型、结构清晰的datasets，完成基础的描述性和探索性分析，并将结果有效呈现。对统计推断、机器学习等高级主题尚未涉及。
??最大收获：获得了用代码驱动、自动化、可复现的方式处理和分析数据的核心能力。思维从“手工计算个案”转向“系统性处理数据集合”。
??不足：
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