數(shù)據(jù)分析師這歌職業(yè)變得越來(lái)越重要，數(shù)據(jù)分析能力也變的尤為重要。而Python作為數(shù)據(jù)分析一門(mén)重要的工具。

其實(shí)，python這門(mén)編程軟件入門(mén)很簡(jiǎn)單。但真正要達(dá)到較高的水平得下苦功。一般，知道python的基礎(chǔ)知識(shí)就可以開(kāi)始了，像輸入、輸出、數(shù)據(jù)類(lèi)型等等

掌握基本的編程之后，就可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理。為什么大家喜歡用python來(lái)數(shù)據(jù)分析呢，因?yàn)樗泻芏嗟膸?kù)，一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb。高深的還有Scikit-Learn、Keras。

Numpy主要針對(duì)數(shù)組數(shù)據(jù)的一些相關(guān)處理。如果想要了解全面的numpy用法，可以在交互環(huán)境中輸入help（numpy）。或者查看官網(wǎng)的文檔。

Pandas則比較高級(jí)，可以處理Series、DataFrame等高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具。

Matplotpb主要用來(lái)繪制數(shù)據(jù)圖表，它可以提供各類(lèi)圖形的繪制。

其他的一些庫(kù)，可以在遇到的時(shí)候?qū)W習(xí)，不能光學(xué)不用。