以下是一份关于“Python 数据分析”的学习路径规划：

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# 《Python 数据分析学习路径规划》

## 一、基础准备

1. 了解数据分析的基本概念和流程，包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和报告撰写。

2. 安装 Python 及相关的开发工具，如 Anaconda 或 PyCharm。

3. 熟悉 Python 的基本语法和数据类型，包括列表、字典、元组、字符串等。

## 二、Python 核心知识

1. 掌握控制流结构，如条件语句（if-else）、循环语句（for、while）。

2. 学习函数的定义和使用，理解参数传递和返回值。

3. 熟练使用面向对象编程的概念，包括类、对象、属性和方法。

## 三、Python 数据处理库

1. **NumPy**

- 学习数组的创建、操作和运算。

- 掌握数组的索引、切片和广播机制。

- 练习使用 NumPy 进行数学计算和线性代数运算。

2. **Pandas**

- 熟悉数据读取和写入的方法，如读取 CSV、Excel 等文件。

- 掌握数据框（DataFrame）和系列（Series）的操作，包括数据选择、过滤、排序、合并等。

- 学习处理缺失值、重复值和数据类型转换。

## 四、数据清洗与预处理

1. 处理缺失值的方法，如填充、删除等。

2. 数据标准化和归一化的技术。

3. 特征工程，包括特征提取、选择和构建。

## 五、数据分析与统计

1. 使用 Pandas 进行数据描述性统计分析，如均值、中位数、标准差等。

2. 学习假设检验和置信区间的概念及应用。

3. 掌握相关性分析和回归分析的基本方法。

## 六、数据可视化

1. **Matplotlib**

- 绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图、散点图等。

- 自定义图表的样式，如颜色、标记、标题、坐标轴等。

- 掌握子图的绘制和布局。

2. **Seaborn**

- 基于 Matplotlib 进行更高级的可视化，如绘制热力图、箱线图等。

- 使用 Seaborn 的样式和主题美化图表。

## 七、机器学习与数据分析应用

1. 了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习。

2. 学习使用 Scikit-learn 库进行数据分类和回归任务。

3. 应用所学知识进行实际的数据分析项目，如预测销售数据、分析用户行为等。

## 八、实践与项目

1. 参与开源数据分析项目或竞赛，如 Kaggle 上的数据分析竞赛。

2. 自己动手完成一些实际的数据分析案例，从数据收集、清洗到分析和可视化，形成完整的项目报告。

## 九、持续学习与提升

1. 关注数据分析领域的最新技术和趋势，阅读相关的博客、论文和书籍。

2. 深入学习更高级的数据分析和机器学习技术，如深度学习在数据分析中的应用。

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请注意，这只是一个大致的学习路径规划，您可以根据自己的学习进度和需求进行适当的调整和扩展。祝您学习顺利！