Python数据分析入门教程

R 语言的入门资料里，这篇算是比较全面又不啰嗦的那种，挺适合刚接触数据的朋友。语言风格不算太枯燥，干货多，还搭配了不少常用函数的，基本功一网打尽。尤其是你刚学 R，不知道从哪儿下手的时候，翻翻它，脑子就清爽点了。

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

功能全面的 Python 数据教程，适合刚入门或者想系统整理知识的你。用的是比较实用的库：像pandas、numpy、bokeh还有scikit-learn，几乎就是数据的标配组合了。安装环境推荐用Anaconda，一次到位，省得折腾依赖，挺适合懒人和效率党。 Ipython Notebook也就是现在说的 Jupyter，用起来也蛮顺手的。在浏览器里写代码、跑结果，图表也能直接显示，边学边看，反馈快。你写一个函数试试看，马上就知道对不对，体验还是挺爽的。 Pandas是主角，它的DataFrame和Series这两个数据结构真的是数据的利器。比如你导入一个 Excel 表，转成DataFra

支持海量数据的 PetaBase，真是做大数据时的一个好帮手。基于 Hadoop 和 Hive，但又比传统的 Hive+MapReduce 快得多，查询速度那叫一个爽，基本上秒级返回，效率挺高的。你只要熟点 SQL，像SELECT、JOIN这些操作，直接在 HDFS 或 HBase 里查数据也没压力，响应也快，体验还不错。 集群部署的 BI@Report也挺灵活的，支持在多台服务器之间跑，节点状态还能自动同步。你用的时候不用担心单点故障，而且资源利用也更高，适合数据量比较大的业务场景。 产品国际化也考虑到了，BI 3.2 以上版本已经支持多语言，像简中、繁中、英文都 OK。如果你做海外项目或者

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

数据总是让人觉得有点复杂，不过像这个【某瓣读书数据】的案例还是蛮简单易懂的。它不仅展示了如何从多个维度对数据进行深度，还带了不少实际应用场景。你可以看到数据清洗、数据可视化等操作的细节，学习起来轻松。而且，通过这个案例，能看到实际开发中常遇到的数据问题，适合新手或者想要进阶的开发者。嗯，如果你正好有兴趣，也可以看看相关的其他案例，像是【某商超销售数据】和【气象数据 CSV 文件案例】这些都挺不错的哦。

金融的 PDF 教程、常用的 Python 库、实战案例都在这个压缩包里了，内容挺丰富的，适合你慢慢啃。Pandas 的用法、数据清洗、时间序列建模、还有股票数据抓取啥的，都讲得蛮清楚。对金融数据刚入门或者想系统学一下的朋友，这份资源还挺值得一看的。