数据分析知识总结

本篇文章主要总结在学习python数据分析及可视化这门课时，需要识记的内容，以备以后查验

1. 什么是数据分析

   数据分析是指使用适当的统计分析方法（如聚类分析、相关分析等）对收集来的大量数据进行分析，从中提取有用的信息和形成结论，并加以详细研究和概括总结的过程。

2. 数据分析的分类

   在统计学领域中，数据分析可分为如下三类

   1. 描述性数据分析：从一组数据中可以摘要并且描述这份数据中离散和集中的情形
   2. 探索性数据分析：从海量数据中找出规律，并产生分析模型和研究假设
   3. 验证性数据分析：验证科研测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠

3. 初级数据分析与高级数据分析

   1. 描述性数据分析隶属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法，平均分析法、交叉分析法。
   2. 探索性和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析法，因子分析法、回归分析法等，

4. Anaconda

   Anaconda提供了对conda、python在内的180多个扩展包的管理。conda是一个在Windows、macOS、Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统，可以快速的安装、运行和更新软件包及其依赖项

5. conda常用的命令

   1. 查看包

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   2. 查找包

   3. 安装包

   4. 卸载包

   5. 更新包

6. Numpy

   Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础库，可完成对数组的矢量计算