数据处理阶段，清洗、去重等操作必不可少。Python提供了numpy、pandas等库，帮助用户高效处理数据。熟悉这些库及方法，是提升数据分析效率的关键。四、数据建模 数据处理完成，并不意味着分析的结束。Python数据分析的核心在于数据建模与分析。matplotlib、回归算法等工具，用于对数据进行分类建模，为深入分析提供...
python数据分析需要学什么
一、数据获取
在进行Python数据分析工作时，第一步便是数据获取。获取数据的渠道大致有两种：通过爬虫从互联网上抓取公开数据，或者由企业内部提供。学习Python数据分析，掌握爬虫程序编写能力成为必需。
二、数据存储
获取数据后，如何存储则显得至关重要。MySQL等关系型数据库因其功能强大、易用性高而受到青睐。学习数据库使用和SQL语句编写，为数据管理打下坚实基础。
三、数据处理
数据处理阶段，清洗、去重等操作必不可少。Python提供了numpy、pandas等库，帮助用户高效处理数据。熟悉这些库及方法，是提升数据分析效率的关键。
四、数据建模
数据处理完成，并不意味着分析的结束。Python数据分析的核心在于数据建模与分析。matplotlib、回归算法等工具，用于对数据进行分类建模，为深入分析提供支撑。
五、数据可视化
数据分析的最终成果，往往通过图表、三维图像等形式展现。直观的视觉化，使Python数据分析结果易于理解。至此，从数据获取到结果呈现，Python数据分析的整个流程得以完整。2024-09-25
