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Python 数据分析

🎯 学习目标（数据方向）​

  1. 掌握 Python 数据分析三大件：Pandas、Numpy、Matplotlib
  2. 熟悉数据清洗、数据可视化、探索性分析（EDA）
  3. 掌握 Jupyter Notebook、Colab 的高效数据探索环境
  4. 初步掌握数据建模：回归、分类、聚类、模型评估
  5. 能够独立完成一个数据分析或数据建模项目

🧾 学习路径规划（数据分析方向）​

📘 第一阶段：数据分析基础（第 1-3 周）​

🎯 目标​

  • 熟练使用 Pandas、NumPy 进行数据清洗、数据处理
  • 理解数据结构（Series、DataFrame）
  • 掌握 Jupyter Notebook 的使用

📚 推荐资料​

✅ 练习建议​

  • 处理 CSV / Excel / JSON 文件
  • 对某个真实数据集做：缺失值处理、筛选排序、统计分析、groupby 分组等
  • 使用 Kaggle 公开数据集：如 Titanic、生还率分析

📗 第二阶段：数据可视化 + EDA（第 4-5 周）​

🎯 目标​

  • 掌握数据可视化工具：Matplotlib、Seaborn、Plotly
  • 能够使用可视化发现数据规律
  • 完成一次完整的 EDA（探索性数据分析）

📚 推荐资料​

✅ 项目练习​

  • 对泰坦尼克号、Netflix 评分数据等做可视化报告
  • 学会使用 sns.heatmap、pairplot、boxplot、scatter、barplot

📙 第三阶段：数据建模与机器学习入门（第 6-8 周）​

🎯 目标​

  • 学习常见模型：线性回归、KNN、SVM、决策树、逻辑回归
  • 掌握 scikit-learn 基础用法
  • 熟悉训练 / 验证 /测试的划分及评估指标

📚 推荐资料​

✅ 项目练习​

  • 泰坦尼克预测建模（Kaggle 经典入门项目）
  • 鸢尾花分类、波士顿房价预测

📕 第四阶段：综合项目实战（第 9-12 周）​

🎯 目标​

  • 独立完成从数据读取 → 清洗 → 分析 → 建模 → 可视化的完整项目
  • 熟练使用 Jupyter 写分析报告
  • 尝试使用 Streamlit 或 Dash 做数据分析 Web 可视化展示

📚 推荐资料​

✅ 项目建议​

  • 北京 PM2.5 数据分析（时间序列 + 可视化）
  • 股票历史数据分析（yfinance）
  • 二手房价格建模与预测（链家开源数据）

🛠 推荐工具链​

工具用途
Jupyter Notebook / JupyterLab数据探索与报告
VS Code + Python 插件通用开发环境
Pandas / Numpy / Scikit-learn数据分析与建模核心
Matplotlib / Seaborn / Plotly数据可视化
Streamlit / Dash快速构建可交互的数据展示
Kaggle找数据、练模型、参考代码

📊 可复用学习模板建议​

  • 📁 项目结构

    project/
    ├── data/                # 数据文件
    ├── notebooks/           # Jupyter分析文件
    ├── src/                 # 脚本处理代码
    ├── outputs/             # 输出图表、结果
    └── report.md / .ipynb   # 项目报告

  • 📑 报告内容结构

    1. 数据简介与问题目标
    2. 数据清洗与预处理
    3. 探索性数据分析（EDA）
    4. 建模与模型评估
    5. 总结与下一步计划
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最后由 hbche 于 更新