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
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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》
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- 教學與文件：
官方Python 文件- Pandas 文件
- scikit-learn 文件
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##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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以上是python資料分析要學哪些東西的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
