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    Python數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最為流行的一種數(shù)據(jù)處理語言之一。通過Python數(shù)據(jù)分析，我們可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等處理，進(jìn)而得到深入了解和更多的結(jié)論。下面就來介紹一下Python數(shù)據(jù)分析要學(xué)哪些東西。
    1.Python編程語言基礎(chǔ)
    首先要學(xué)好Python編程語言本身，包括Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、類、模塊、文件操作等等。只有掌握好Python編程語言的基礎(chǔ)知識，才能夠更好地進(jìn)行Python數(shù)據(jù)分析。
    2.NumPy庫
    NumPy庫是Python中用于科學(xué)計(jì)算和數(shù)學(xué)運(yùn)算的最基本的庫之一，它提供了數(shù)組、矩陣等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且包含了很多高效的數(shù)學(xué)運(yùn)算及隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。學(xué)習(xí)NumPy庫可以使數(shù)據(jù)分析更加高效并且容易實(shí)現(xiàn)。
    3.Pandas庫
    Pandas庫是Python數(shù)據(jù)分析中另一個(gè)重要的庫，主要用于數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘。Pandas提供了Series和DataFrame兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以方便的完成數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、整理、清洗和轉(zhuǎn)換等工作，同時(shí)也提供了各種函數(shù)和方法方便的完成數(shù)據(jù)分析和可視化。
    4.Matplotlib庫
    Matplotlib庫是Python中用于數(shù)據(jù)可視化的主要庫之一。它提供了諸如直方圖、散點(diǎn)圖、折線圖等圖表的繪制，通過數(shù)據(jù)可視化可以更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律，以及從數(shù)據(jù)當(dāng)中提煉出更多的信息。
    5.Scipy庫
    Scipy庫是Python中另一個(gè)重要的科學(xué)計(jì)算庫，與NumPy合作可用于數(shù)學(xué)、科學(xué)、工程等領(lǐng)域的問題。與NumPy不同的是，Scipy提供了更多的統(tǒng)計(jì)學(xué)和優(yōu)化學(xué)算法，例如圖像處理、符號運(yùn)算、信號處理、聚類等等。
    6.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法
    掌握數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法是Python數(shù)據(jù)分析的重要組成部分。這些算法可以被用于無監(jiān)督和有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。其中比較常見且重要的算法有聚類分析、回歸分析、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。
    7.數(shù)據(jù)庫等持久化技術(shù)
    在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景中，我們需要將分析結(jié)果存儲在數(shù)據(jù)庫或者其他的文件系統(tǒng)中，因此需要了解數(shù)據(jù)庫相關(guān)的知識。例如SQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)，NoSQL等持久化技術(shù)都需要掌握。
    總結(jié)：
    Python數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)非常有前景的技能，學(xué)習(xí)起來也需要掌握很多的技巧和知識。以上就是Python數(shù)據(jù)分析要學(xué)哪些東西的一個(gè)簡單講解。Python編程語言基礎(chǔ)、NumPy庫、Pandas庫、Matplotlib庫、Scipy庫、機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及數(shù)據(jù)庫等持久化技術(shù)都是在Python數(shù)據(jù)分析過程中不可或缺的技能。

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