大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据分析库学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python数据分析库学习的解答，让我们一起看看吧。
想自学python数据分析，难不难？
首先，数据分析还是具备一定难度的，但是只要通过一个系统的学习过程，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学基本比较薄弱，也能够完成一些基本的数据分析任务，比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。
***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法，包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，***用Python来完成这些算法还是比较方便的，因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子：
由于Python语言自身语法比较简单，所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的，难点在于算法的学习，如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外，学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解，不同行业对于数据分析维度有不同的要求，这些知识需要在工作中不断积累，在产业互联网发展的大背景下，行业知识是比较重要的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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学会Python numpy，Pandas这些工具的使用，这只是入门；
好点的数据分析师，对统计学，数学都有一定的熟悉，能熟练运用模型来对一堆数据建模分析。
Python数据分析学习
***s://***.toutiao***/i6735341654099624452/
想做业务数据分析，需要学习些什么？
首先我认为，业务数据分析是业务和数分这两大块内容的集合体，学习业务和学习数据分析是同等重要的，既然题主问的是学习路径，那么我就分开说：
按照我一贯推崇的学习路径，数据分析一定要先学基础和方法，再学工具和技能，但是很多人都恰恰本末倒置了，下面我就按照基础和工具的顺序，说一下应该学习哪些内容
1、数据分析基础包括：
（1）统计学基础。
数理统计学是数据分析的基础之一，很多人连统计学概念都没搞清楚就跑去学python、学excel，结果却发现越学越难。
首先要了解一些统计学的基本概念，比如什么叫描述型统计？什么叫***设检验？什么叫正态分布？
然后再去学习统计学里的数据模型，比如聚类、回归，这些都是业务分析中必备的内容。
关于统计学，大家可以看一看《深入浅出统计学》、《***裸的统计学》、《统计学概论》这几本书。
（2）数据分析思维的养成。
思维往往是很多人忽略的一点，但其实作为数据分析师来说，最起码要了解和学习数据分析中的思维定式，比如结构化思维、演绎推理等等，这些我们可以在生活中慢慢培养。
到此，以上就是小编对于python数据分析库学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析库学习的2点解答对大家有用。
