咱先来说说这 数据分析。所谓 数据分析，就是运用 这种编程语言，来对各种各样的数据搞分析哩。在如今这数据大爆炸的时代，这 数据分析可太有用处！不管是搞数据科学、商业分析，还是做决策支持，会 数据分析那简直就是如虎添翼
入门：开启 数据分析大门
首先，要懂点 的基础常识。像什么变量、数据类型这些基本概念，就得先弄清楚。变量，就是用来存数据的小盒子；数据类型，有整数、浮点数、字符串
学基础语法很关键
学的时候，要把基本的语法规则都记熟，包括那些条件语句、循环语句，就好比建房得有牢固的地基一样。
熟悉常用库
NumPy 和 这俩库可是相当重要！NumPy 能让咱处理数组杠杠的顺溜； 能把数据整理得服服帖帖，可好用
怎么从不同渠道搞到数据以及把数据洗干净
有了基础，就得要找数据并且处理数据。这数据来源那可是五花八门有自己收集的，有网上下载的，还有从数据库里搞来的。
数据读取秘籍
用一些特定的语句和方法，都能把其他格式的数据装到 里。比如咱用 的相关函数就可以读取 CSV 文件里面的数据咩。
数据清洗大法
处理获取好的数据时，还常常得做数据清洗。有些数据可能没啥用，有些数据格式是错的，都得给改掉，这样后面分析的时候才不会出问题
分析数据
然后进入正式分析
做统计分析
通过算法可以对数据的特征做统计，计算出啥最大值、最小值、平均值，这样就能对数据有个大概了解。就靠这些统计值，找出数据里面藏着的规律，看看到底数据啥特征。
找数据之间的关联
找找那些数据和数据之间有没有啥联系，是正相关、负相关还是没啥关系。就能借助这个找出重点环节的变量进行后续的数据分析，让后续的分析能结合专业知识和以往数据经验做，更具专业性科学性。
把分析结果清晰地展示出来
光是做完这些也还不够还得把结果整得让别人一看就明白才行，这就需要数据可视化。
选择合适库实现效果
用一些库来整就挺好，比如用 和 。这俩绘制各种图表那是行家里手 。柱状图可以看大小对比有多强烈；折线图能清楚地瞧出变化趋势是向上走还是往下走；饼图嘛就可以直观瞧出比例
注意风格统一
绘制图像风格尽量偏简洁大气，这样看起来既清晰不会让人眼花缭乱，又专业能提升整体分析和分析者水准。
疑惑处来解答案啦
问： 数据分析好学不
答：只要你肯花时间用心学，一点一点来，先学基础语法，再研究那些常用库，慢慢的上手，也就不难。遇到难点别一下子蒙住了，一步步解开谜题就行。
问：只用一种库来做可视化行不行
答：原则上是可以，但不同的库有不同的优势。好些库都用用，把它们的长处都使出来，这样呈现和解决问题也会好解决很多。这就好比吃东西光吃一种不行，多吃几种，营养才全面嘛 。
我觉得从入门开始，一步一个脚印，踏踏实实打好人根基，慢慢琢磨里头关键内容，积极解决疑问和不解疑惑，那从入门到精通 数据分析肯定没问题！
