下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用
Python进行数据分析的学习方法及步骤；
随着大数据和人工智能时代的到来，网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面，产生的数据量也呈现指数级增长的态势，同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下，数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究
课题。在数据分析的程序语言选择上，由于Python语言在数据分析和处理方面的优势，大量的数据科学领域的从业者使用Python
来进行数据科学相关的研究工作。
1、数据分析的概念
数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。随着信息技术的高速发展，企业生产、收集、存储和处理数据的能力大大提高，同时数据量也与日俱增。把这些繁杂的数据通过数据分析方法进行提炼，以此研究出数据的发展规律和预测趋势走向，进而帮助企业管理层做出决策。
2、数据分析的流程
数据分析是一种解决问题的过程和方法，主要的步骤有需求分析、数据获取、数据预处理、分析建模、模型评价与优化、部署：
1）需求分析
数据分析中的需求分析是数据分析环节中的第一步，也是非常重要的一步，决定了后续的分析方法和方向。主要内容是根据业务、生产和财务等部门的需要，结合现有的数据情况，提出数据分析需求的整体分析方向、分析内容，最终和需求方达成一致。
2）数据获取
数据获取是数据分析工作的基础，是指根据需求分析的结果提取、收集数据。数据获取主要有两种方式：网络爬虫获取和本地获取。网络爬虫获取指的是通过Python编写爬虫程序合法获取互联网中的各种文字、语音、图片和视频等信息；本地获取指的是通过计算机工具获取存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统的历史数据和实时数据。
3）数据预处理
数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换，并直接用于分析建模的这一过程的总称。其中，数据合并可以将多张互相关联的表格合并为一张；数据清洗可以去掉重复、缺失、异常、不一致的数据；数据标准化可以去除特征间的量纲差异；数据交换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。在数据分析过程中，数据预处理的各个过程互相交叉，并没有固定的先后顺序。
4）分析建模
分析建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法，以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型和算法，发现数据中的有价值信息，并得出结论的过程。
5）模型评价与优化
模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。模型的优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求，但在实际生产环境应用过程中，发现模型的性能并不理想，继而对模型进行重构与优化的过程。
6）部署
部署是指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。根据需求的不同，部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告，也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。在多数项目中，数据分析员提供的是一份数据分析报告或者一套解决方案，实际执行与部署的是需求方。
3、Python是功能强大的数据分析工具
Python具有丰富和强大的库，它常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连接在一起，是一门更易学、更严谨的程序设计语言，常用于数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、网络爬虫、Web应用等；R语言常用于统计分析、机器学习、科学数据可视化等；MATLAB则用于矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、符号运算、数字图像处理及信号处理等。可以看出，以上三种语言均可进行数据分析。
4、Python进行数据分析的优势
Python是一门应用非常广泛的计算机语言，在数据科学领域具有无可比拟的优势。Python正在逐渐成为数据科学领域的主流语言。Python数据分析具有以下几方面优势：
1》语法简单精炼。对于初学者来说，比起其他编程语言，Python更容易上手；
2》有许多功能强大的库。结合在编程方面的强大实力，可以只使用Python这一种语言就可以去构建以数据为中心的应用程序；
3》不仅适用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具，能给企业带来显著的组织效益，并降低企业的运营成本；
4》Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。例如，Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序，这意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能，或者在其他环境系统中使用Python；
5》Python是一个混合体，丰富的工具集使它介于系统的脚本语言和系统语言之间。Python不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点，还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。
5、Python数据分析常用类库介绍
Python拥有IPython、Num Py、Sci Py、pandas、Matplot⁃lib、scikit-learn和Spyder等功能齐全、接口统一的库，能为数据分析工作提供极大的便利。其中，Num Py主要有以下特点：
1）具有快速高效的多维数组对象ndarray；
2）具有对数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算的函数；
3）具有线性代数运算、傅里叶变换及随机数生成的功能；
4）能将C、C++、Fortran代码集成到Python；
5）可作为算法之间传递数据的容器。