python数据分析怎么使用？

　　Python是一种bai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。