Python数据分析教程 📊

Python 是数据分析领域最流行的编程语言之一，其丰富的库和简洁的语法使得数据处理、可视化和建模变得高效。以下是数据分析的核心知识点和学习路径：

基础库介绍 📚

• Pandas：用于数据清洗和处理，核心关键词为 pandas
• NumPy：科学计算基础库，支持多维数组操作
• Matplotlib：数据可视化工具，关键词为 matplotlib
• Seaborn：基于 Matplotlib 的高级可视化库，关键词为 seaborn
• SciPy：科学计算扩展库，关键词为 scipy

学习路径推荐 🚀

1. 入门：掌握 Pandas 和 NumPy 的基本操作
2. 进阶：学习 Matplotlib/Seaborn 进行数据可视化
3. 深入：使用 SciPy 进行统计分析和科学计算
4. 实战：结合 Scikit-learn 实现机器学习模型

扩展阅读 🔗

• 需要更深入的机器学习知识？可访问 /zh/tutorials/python-ml 学习相关内容
• 想了解数据清洗的高级技巧？可查看 /zh/tutorials/python-data-cleaning 专题

小贴士 💡

• 使用 pip install pandas matplotlib seaborn scipy scikit-learn 一键安装常用库
• 数据分析的流程通常包括：数据收集 → 清洗 → 探索 → 可视化 → 建模 → 评估

通过系统学习这些工具，你将能够高效处理和分析数据，为业务决策提供支持！📊📈