本文目录一览：
- 1、python数据分析怎么使用，都需要学习什么技术？
- 2、如何利用python进行数据分析
- 3、Python数据分析库有哪些
- 4、python数据分析的基本步骤
- 5、如何快速搭建基于Python语言的数据分析环境
- 6、如何安装python数据分析开发环境anaconda
python数据分析怎么使用，都需要学习什么技术？
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。
Python数据分析，主要需要学习以下内容：
1、Python语法基础
2、Python数据分析扩展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等
3、Python爬虫基础（非必须，但可以提升兴趣）
4、Python数据探索及预处理
5、Python机器学习
python的下载和安装环境：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用Anaconda为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。
数据类型：python的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类——数值和字符串。
数值：数值是python最基础的数据类型，也是我们赋值给变量时最常用的形式，主要包括整型、布尔型等。
字符串：也就是文本数据，在python中一般用引号来定义，可以通过python进行拼接和重叠，实现文本数据的处理；
索引和切片：索引是有序列每个子元素在序列的位置，切片就是对序列的部分截取。
数据结构：python的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。
列表：用中括号表示，可以容纳任何对象元素，包括字符串，而且每个元素都可以变化；
元组：其实就是一个固定的列表，初始化元素的值是绝对不能变化的；
字典：可以理解为现实的字典，通过查找拼音（键）就能找到这个读音的所有字（数值）；中
集合：数学上的概念，每个集合中的元素是无序的，不可重复的对象；
数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等
sql是python的基础，如果你已经掌握了SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为sql是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用sql来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。
以上的回答希望对你有所帮助
如何利用python进行数据分析
利用python进行数据分析
链接:
?pwd=3nfn 提取码: 3nfn
本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
Python数据分析库有哪些
Python数据分析必备的第三方库：
1、Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。
2、Numpy
Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。
3、Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。
4、SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
SciPy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。
5、Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6、Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
7、Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
python数据分析的基本步骤
一、环境搭建
数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook
二、导入包
2.1数据处理包导入
2.2画图包导入
2.3日期处理包导入
2.4jupyter notebook绘图设置
三、读取数据
四、数据预览
1.数据集大小
2.查看随便几行或前几行或后几行
3.查看数据类型
4.查看数据的数量、无重复值、平均值、最小值、最大值等
5.查看字段名、类型、空值数为多少
五、数据处理
把需要的字段挑选出来。
数据类型转换
日期段数据处理。
如何快速搭建基于Python语言的数据分析环境
python 的科学计算模块有numpy，scipy， 画图的有mathplotlib。 在linux下软件仓库里面应该都有；在windows下有些python IDL 里面会集成的有，可以在网上搜一下。 也有相关的书籍介绍用python做科学计算。
如何安装python数据分析开发环境anaconda
我们根据我们操作系统的版本，选择合适的版本进行下载即可，我这里是Windows的64位的机器，而且我想用Python3，所以我选择了Windows 64bit以及Python3的版本。
二、安装Anaconda：
这是一个非常传统的下一步下一步的安装过程，大家可以跟着我的截图一步步地下一步即可。
三、安装完成后，我们就可以在开始菜单里面，或者在anaconda的安装路径下，找到对应的软件列表了。
是不是非常简单呢？大家都把anaconda用起来吧。