Python数据分析入门

Python已成为数据分析的首选语言。本文将从零开始，带您进入Python数据分析的世界。

1. 数据分析环境搭建

配置Python数据分析环境，包括Anaconda安装、Jupyter Notebook使用、虚拟环境管理等。

2. NumPy数值计算基础

学习NumPy数组操作、数学运算、统计函数等，为数据分析打下数值计算基础。

3. Pandas数据处理核心

掌握Pandas的核心数据结构Series和DataFrame，学习数据导入、清洗、转换、分析等操作。

4. 数据清洗与预处理

处理缺失值、异常值、重复数据，进行数据类型转换、数据标准化等预处理操作。

5. 数据探索性分析（EDA）

进行描述性统计分析、数据分布可视化、相关性分析等探索性数据分析。

6. Matplotlib数据可视化

使用Matplotlib创建各种图表，包括折线图、柱状图、散点图、直方图等。

7. Seaborn高级可视化

使用Seaborn创建统计图形，包括分布图、热力图、分类图、关系图等。

8. 时间序列分析

处理时间序列数据，包括时间戳转换、重采样、移动窗口计算、趋势分析等。

9. 实战案例：销售数据分析

通过一个完整的销售数据分析案例，综合运用所学知识解决实际问题。