python数据分析怎么学

首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。

4、利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。 Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。 可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。 Scikit-leran则是著名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。

学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。 编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。 甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。

Python 数据分析 掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。

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；2、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。