python資料分析要學哪些東西

學習Python 資料分析需要：Python 基礎程式資料結構：列表、元組、字典、NumPy 陣列、Pandas 資料框資料處理：讀取、寫入、清理、探索、視覺化統計分析：描述性統計、假設檢定、相關性、回歸機器學習基礎：監督、非監督學習、模型評估和調優資料視覺化工具：Matplotlib、Seaborn、Plotly輔助工具和函式庫：Pandas、scikit-learn、Jupyter Notebook

#學習Python 資料分析所需知識

#1. Python 程式設計基礎

• 變數、資料型態、運算子
• 控制流（條件、迴圈）
• 函數、模組、套件

2.資料結構

• 列表、元組、字典
• NumPy 陣列、Pandas 資料框

3. 資料處理

• #資料讀取和寫入
• 資料清理和準備
• 資料探索和視覺化

4.統計分析

• 描述性統計（平均數、中位數、標準差）
• 假設檢定（t 檢定、ANOVA）
• 相關性與迴歸

5. 機器學習基礎

• 監督學習（線性迴歸、邏輯迴歸）
• 非監督學習（聚類、主成分分析）
• 模型評估與調優

6.資料視覺化工具

• Matplotlib
• #Seaborn
• Plotly

##7. 其他工具與函式庫

Pandas
• scikit-learn
• Jupyter Notebook

學習資源

#線上課程：Coursera、Udemy、edX
• #書籍：
  《Python 資料科學手冊》
  • 《Python 資料分析實務》
• 教學與文件：
  官方Python 文件
  • Pandas 文件
  • scikit-learn 文件

##提示

循序漸進地學習，從基礎開始。

• 實踐很重要，請嘗試解決實際問題。
• 加入線上社群或論壇，向他人尋求幫助和建議。

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