用 Python 做数据分析需要掌握哪些基础？
用 Python 做数据分析，需要掌握以下几个基础方面：
1. Python 编程基础
- 语法基础：变量、数据类型（如字符串、整数、浮点数、布尔值）、条件语句（if-else）、循环（for、while）。
- 函数：定义函数（
def）、参数和返回值、匿名函数（lambda）。 - 数据结构：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）。
- 模块与库：如何导入和使用 Python 标准库（如
os、sys、datetime等）。 - 文件操作：读写文本文件和CSV文件（
open()、with）。
2. 数据分析常用库
- NumPy：高效的数组计算，常用函数包括矩阵操作、统计分析、随机数生成等。
- Pandas：数据清洗、操作和分析的核心工具，用于处理表格数据（DataFrame 和 Series）。
- Matplotlib & Seaborn：数据可视化，绘制基本图表（折线图、柱状图、散点图、热力图等）。
- Scikit-learn（进阶）：机器学习库，用于分类、回归和聚类分析。
- Statsmodels（进阶）：统计分析和建模。
3. 数据处理与清洗
- 数据读取：
- 从CSV、Excel、JSON、SQL数据库中加载数据。
- 数据清洗：
- 处理缺失值（
fillna、dropna）。 - 去重（
drop_duplicates）。 - 数据类型转换。
- 异常值处理。
- 处理缺失值（
- 数据操作：
- 数据筛选与切片（
loc、iloc）。 - 数据分组与聚合（
groupby）。 - 数据透视表（
pivot_table）。
- 数据筛选与切片（
4. 数据可视化
- Matplotlib：创建基础图形（如折线图、柱状图、散点图）。
- Seaborn：高级可视化（如热力图、分布图、成对关系图）。
- Plotly/Altair（进阶）：交互式图表。
5. 基本统计与数学
- 描述统计：
- 均值、中位数、方差、标准差、分位数等。
- 概率分布：
- 正态分布、均匀分布、泊松分布等。
- 假设检验：
- t检验、卡方检验。
- 线性代数与矩阵计算：
- NumPy 的
dot、linalg模块。
- NumPy 的
6. 项目实践
- 案例分析：
- 数据清洗和探索性数据分析（EDA）。
- 可视化报告。
- 简单建模（如线性回归）。
- 数据来源：
- 熟悉如何获取和处理真实数据（如 Kaggle、政府数据开放平台）。
7. 高效工具
- Jupyter Notebook：数据分析的主流 IDE，支持交互式数据分析。
- 版本控制：使用 Git 管理项目代码。
- 虚拟环境：用
venv或conda创建隔离环境。
学习建议：
- 从基础开始，结合实际案例学习。
- 逐步提升技能，从 NumPy、Pandas 到可视化工具。
- 多参与实际项目或竞赛（如 Kaggle 数据集练习）。