1、熟练Python语言基础，掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程；熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用；特别是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一种数据分析的包，而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包，可以计算和储存大型矩阵。
2、编程能力 Excel。 透视表（Pivot Table）是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。
3、● 熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主 其次是数据分析的流程，一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：高效的学习路径是什么？就是数据分析的这个流程。
1、最后，总结Python数据处理过程：使用pandas包处理Excel或CSV等格式的文件，对数据进行选择、重命名、缺失值处理、类型转换、排序和异常值剔除，掌握如rename、dropna、astype、split等函数。同时，学会运用这些技能计算基础业务指标。
2、数据分析前的关键步骤是数据预处理。在这个阶段，可能需要处理缺失值、异常值，进行数据的清洗和转换等。Python中的pandas和numpy库提供了强大的数据处理功能，可以方便地进行数据预处理。数据分析 在数据预处理之后，可以使用Python的各种库进行数据分析。
3、[[1，2]，[3，4]]， columns=AB） Excel处理 分割Excel：根据用户分批存储，逐个读取，合并至大DataFrame 合并Excel：读取多份文件，添加来源标识，统一整合通过以上步骤，你将掌握如何高效地使用pandas进行数据处理，无论是统计分析、缺失值处理，还是数据融合与合并，Pandas都能助你轻松应对。
4、学习数据快速浏览（head（）和总结（describe（），发现数据特性。 通过可视化工具，深入分析ApplicantIncome和LoanAmount等变量。 数据处理艺术 在探索中发现数据问题，如缺失值处理和异常值检测，以提高模型稳健性。
5、缺失值的统计和删除1 缺失信息的统计 缺失数据可以使用 isna 或 isnull （两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，通过和 sum 的组合可以计算出每列缺失值的比例。如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用 Series 上的 isna 或者 notna 进行布尔索引。
6、数据预处理 在进行数据分析之前，必须先对数据进行预处理。数据预处理是将原始数据转换为可分析的数据的过程。预处理将包括清洗、转换、规范化、缺失值处理、异常值处理等子过程。清除数据 在许多情况下，原始数据会存在噪声、离群值和错误值等。
Python在数据分析和机器学习领域占据主导地位。它拥有如NumPy、Pandas、Scikit-learn等强大的库，这些库简化了数据的处理、分析和可视化。Python也广泛应用于开发智能系统和深度学习模型。 网络爬虫：Python是编写网络爬虫的首选语言。通过使用如Requests和BeautifulSoup等库，可以轻松地从网站上抓取信息和数据。
Python是一种全栈的开发语言，如果你学会了Python，你将能够胜任前端、后端、测试、大数据分析、爬虫等职位。目前，Python非常受欢迎，它的用途主要可以分为以下四个方面： 网络爬虫：网络爬虫，也被称为网络蜘蛛，是一种按照特定规则在互联网上爬取所需信息的脚本程序。
网络爬虫是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。在爬虫领域，Python是必不可少的一部分。将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。自动化运维 把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
网站开发：Python在网站开发领域也有广泛的应用。Python有许多Web开发框架，如Django和 Flask，这些框架可以帮助开发者快速构建动态的、交互式的网站。Python还可以用于后端开发，处理服务器端的逻辑和数据库交互。科学计算：Python在科学计算领域有着重要的作用。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：网络爬虫 网站开发 人工智能 自动化运维 接下来和大家聊聊这几个方面：网络爬虫 首先，什么叫网络爬虫？网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。
数据处理软件有以下：Excel。为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SAS。SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。
常用的数据处理软件有：SAS 、SPSS 、EXCEL 、MATLAB、Origin 等等当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。
WPSOffice》h/]这是一款几乎每个大学生都听说过的办公软件，也算是职场必备软件。你可以通过软件中的各种功能工具和函数来填写数据，做出一个酷炫高效的动态表格。这个软件非常强大。表单编辑电脑不能一直随身携带。生活中用的最多的就是手机。这个表格编辑软件可以在手机上使用。
主要用于数据处理的软件有Microsoft Excel、SQL Server、SAS、R语言、Python、SPSS等。Microsoft Excel Excel是一种强大的电子表格软件，可以用于数据计算、分析、可视化等。SQL Server SQL Server是一种关系型数据库管理系统，可用于存储、管理和处理大量数据。
Excel：作为微软办公套装的核心组件，Excel能够执行数据处理、统计分析和辅助决策操作，广泛应用于管理、统计、财经、金融等多个领域。 SAS：由美国北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件，SAS将数据存取、管理、分析和展示有机地结合在一起。
主要用于数据处理的软件有《WPS Office》、《永中Office》、《Excel表格制作大师》、《Word文档表格编辑》、《Excel表格文档》。
1、机器学习：Python是机器学习领域的主要编程语言之一，其丰富的库如TensorFlow和PyTorch为开发者提供了强大的工具，使得在Python中进行机器学习和深度学习开发变得相对容易。 Web开发：Python的Web开发框架如Django和Flask，使得开发者可以高效地构建Web应用。
2、数据科学，包括了机器学习，数据分析和数据可视化。将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 将Python用于数据分析/可视化：大数据分析等等 网络爬虫 网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。
3、做日常任务，比如下载视频、MP自动化操作excel、自动发邮件。做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。
4、Web开发 Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架。数据科学 将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。将Python用于数据分析/可视化：大数据分析等。
5、学python后能干的事情如下：可以做日常任务，比如自动备份MP3；可以做网站，很多著名的网站就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。Python是一种计算机程序设计语言，由吉多范罗苏姆创造，第一版发布于1991年，可以视之为一种改良的LISP。
6、学习Python可以做很多事情。Python的广泛应用领域 Python是一种通用型编程语言，具有广泛的应用领域。无论是数据分析、网站开发、自动化脚本编写，还是科学研究、机器学习等领域，Python都能发挥重要作用。Python在数据分析中的应用 Python在数据处理和统计分析方面表现出色。
