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用 Python 做数据分析，需要掌握以下几个基础方面：

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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）。

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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。

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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。
• 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）。

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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。

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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。

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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）。

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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。

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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）。