引言：为什么选择Python进行数据分析？

Python已经成为数据分析领域的首选编程语言，这并非偶然。Python拥有丰富的生态系统，包括NumPy、Pandas、Matplotlib等强大的数据处理和可视化库，使得从数据清洗到复杂建模的整个流程变得高效而直观。对于初学者来说，Python简洁的语法降低了学习门槛；对于专业人士，其深度和灵活性则提供了无限可能。

本课程将带你从基础入门逐步进阶到精通水平，涵盖实战技巧和职业发展路径，帮助你在数据驱动的时代掌握核心竞争力。

第一部分：Python数据分析基础回顾

1.1 Python基础语法要点

在开始数据分析之前，确保你掌握了Python的核心概念：

# 变量和数据类型
name = "数据分析"  # 字符串
age = 30          # 整数
price = 99.9      # 浮点数
is_active = True  # 布尔值

# 列表、字典和集合
students = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
student_grades = {"Alice": 85, "Bob": 92, "Charlie": 78}
unique_ids = {1001, 1002, 1003}

# 条件语句和循环
if student_grades["Alice"] > 80:
    print("Alice成绩优秀")
    
for student in students:
    print(f"学生: {student}")

1.2 核心数据分析库

NumPy：数值计算基础

NumPy是Python科学计算的基础包，提供高性能的多维数组对象和工具。

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 基本运算
print(arr * 2)        # [2 4 6 8 10]
print(np.sum(arr))    # 15
print(matrix.shape)   # (2, 2)

# 索引和切片
print(arr[1:4])       # [2 3 4]

Pandas：数据处理利器

Pandas提供了DataFrame这一核心数据结构，是数据清洗和分析的利器。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [25, 30, 35],
    '薪资': [8000, 12000, 15000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 基本操作
print(df.head())      # 查看前5行
print(df.describe())  # 统计摘要
print(df['年龄'].mean())  # 平均年龄

# 数据筛选
high_salary = df[df['薪资'] > 10000]
print(high_salary)

Matplotlib/Seaborn：数据可视化

”`python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

简单的折线图

x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 20, 15, 25, 30] plt.plot(x, y) plt.title(“销售趋势”) plt.xlabel(“月份”) plt