认识达内从这里开始

Python 数据分析需要掌握从基础到进阶的完整技能体系，涵盖编程基础、数据处理、可视化、机器学习等多个模块。以下是具体的学习路径和核心内容：

一、Python 编程基础

1. 基础语法

- 变量、数据类型(整数、浮点数、字符串、布尔值等)、运算符。

- 控制流(条件语句 `if-elif-else`、循环 `for/while`)。

- 函数定义与调用、参数传递、返回值。

- 模块与包管理(`import` 使用第三方库)。

2. 数据结构

- 列表(`list`)、元组(`tuple`)、字典(`dict`)、集合(`set`)的操作与使用场景。

- 列表推导式、生成器表达式(提升代码效率)。

- 字符串操作(切片、格式化、正则表达式)。

3. 面向对象编程(OOP)

- 类与对象、继承与多态、魔术方法(如 `__init__`、`__str__`)。

- 理解 OOP 在数据分析中的应用(如自定义数据清洗类)。

二、核心数据分析库

1. NumPy

- 功能：高效数值计算(多维数组、矩阵运算)。

- 核心内容：

- 创建数组(`np.array`)、数组索引与切片。

- 广播机制(Broadcasting)、向量化运算。

- 常用函数(`np.mean`、`np.std`、`np.linspace`)。

- 线性代数运算(矩阵乘法、逆矩阵)。

2. Pandas

- 功能：结构化数据处理(表格型数据 `DataFrame`)。

- 核心内容：

- 数据读取与写入(CSV、Excel、SQL 数据库)。

- 数据清洗(处理缺失值 `dropna/fillna`、重复值 `duplicated`)。

- 数据筛选与排序(`loc/iloc`、`sort_values`)。

- 分组聚合(`groupby`、`agg`)、透视表(`pivot_table`)。

- 时间序列处理(`to_datetime`、重采样 `resample`)。

3. Matplotlib

- 功能：基础数据可视化(折线图、柱状图、散点图等)。

- 核心内容：

- 创建画布与子图(`figure`、`subplot`)。

- 绘制常用图表(`plot`、`bar`、`hist`、`scatter`)。

- 图表美化(标题、坐标轴标签、图例、颜色调整)。

- 多图布局(`subplots`、`GridSpec`)。

4. Seaborn

- 功能：基于 Matplotlib 的高级可视化(统计图表、热力图)。

- 核心内容：

- 分类数据可视化(`boxplot`、`violinplot`)。

- 关系型数据可视化(`pairplot`、`heatmap`)。

- 分布可视化(`distplot`、`kdeplot`)。

- 样式调整(`set_style`、`palette`)。

三、进阶技能

1. 数据清洗与预处理

- 使用 Pandas 处理异常值(`quantile`、`clip`)。

- 数据标准化/归一化(`sklearn.preprocessing`)。

- 文本数据处理(分词、词频统计、TF-IDF)。

- 特征工程(编码分类变量、生成交互特征)。

2. 数据库交互

- 使用 `SQLAlchemy` 或 `pymysql` 连接 MySQL、PostgreSQL。

- 执行 SQL 查询并导入 Pandas(`pd.read_sql`)。

- 数据库优化(索引、事务处理)。

3. 时间序列分析

- 使用 Pandas 处理时间戳(`to_datetime`、`dt` 访问器)。

- 滚动统计(`rolling`、`expanding`)。

- 分解时间序列(趋势、季节性、残差)。

- 使用 `statsmodels` 进行 ARIMA 建模。

4. 机器学习基础

- Scikit-learn：

- 分类(逻辑回归、决策树、随机森林)。

- 回归(线性回归、岭回归、Lasso)。

- 聚类(K-Means、DBSCAN)。

- 模型评估(交叉验证、混淆矩阵、ROC 曲线)。

- 特征选择：递归特征消除(RFE)、方差阈值。

- 模型调优：网格搜索(`GridSearchCV`)、随机搜索(`RandomizedSearchCV`)。

四、实战与工具链

1. 项目实战

- 从数据获取到可视化：

- 爬取网页数据(`requests`、`BeautifulSoup`)。

- 使用 API 获取数据(如 Twitter API、OpenWeatherMap)。

- 完整分析流程：清洗 → 探索 → 建模 → 报告。

- 案例参考：

- 电商用户行为分析(购买转化率、RFM 模型)。

- 股票价格预测(时间序列 + LSTM 模型)。

- 新闻分类(NLP + 文本分类模型)。

2. 开发环境与工具

- Jupyter Notebook：交互式数据分析与可视化。

- PyCharm/VSCode：大型项目开发与调试。

- 版本控制：Git + GitHub 管理代码与数据。

- 虚拟环境：`conda` 或 `venv` 隔离项目依赖。

3. 性能优化

- 使用 `Dask` 或 `Modin` 加速 Pandas 操作。

- 并行计算(`multiprocessing`、`joblib`)。

- 内存管理(分块处理大数据、优化数据类型)。

五、学习资源推荐

1. 书籍

- 《利用 Python 进行数据分析》(Wes McKinney)：Pandas 官方指南。

- 《Python 数据科学手册》(Jake VanderPlas)：覆盖 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn。

- 《深入浅出数据分析》：非编程向，培养数据分析思维。

2. 在线课程

- Coursera：《Python for Everybody》(密歇根大学，入门级)。

- DataCamp：《Data Analyst with Python》职业路径(实战导向)。

- Kaggle Learn：免费微课程(结合竞赛数据)。

3. 实践平台

- Kaggle：参与数据竞赛，学习他人代码。

- 天池大数据：阿里云举办的中文竞赛平台。

- GitHub：搜索开源项目(如 `awesome-python` 列表)。

六、学习建议

1. 以项目驱动学习：每学一个知识点，立即用小项目实践(如分析本地房价数据)。

2. 重视数据清洗：80% 的时间可能花在清洗数据上，需熟练掌握 Pandas 操作。

3. 逐步深入机器学习：先掌握线性回归等基础模型，再学习复杂算法。

4. 参与社区：在 Stack Overflow、CSDN 提问或解答问题，加速成长。