开发环境准备 🛠️

  1. 安装 Python（建议3.8+版本）
  2. 配置Jupyter Notebook环境 📝
  3. 安装核心库：
    • Pandas（数据处理）
    • NumPy（数值计算）
    • Matplotlib（数据可视化）
    • Seaborn（统计图表）
    • Scikit-learn（机器学习）
Python_环境

核心概念解析 📚

  • 数据清洗：使用Pandas处理缺失值、重复数据
    Pandas_DataFrame
  • 数据可视化：Matplotlib绘制折线图/柱状图
    Matplotlib_图表
  • 统计分析：Seaborn实现分布分析与相关性矩阵
    Seaborn_可视化

实战案例推荐 🧪

  1. 股票数据趋势分析
  2. 社交媒体文本情感分析
  3. 气候数据可视化项目
  4. 机器学习预测模型构建
Python_数据分析流程

学习路径建议 🔄

本教程遵循大陆地区网络政策，所有示例均基于合法合规的数据集。如需扩展学习，可访问课程中心首页获取更多资源。