1.1 为什么用python数据分析
- 数据：结构化数据：二维数据、多维数据、相互联系的多个表、时间序列
- 优点：1）集成C、C++、Fortran，利用Fortran和C库实现线性代数、积分、傅立叶变换、积分等算法。2）python一种语言可解决一种语言研究、构建、测试，再用另一个语言实现的问题。
- 缺点：场景适用性差。1）python是一种解释型编程语言，运行较慢。2）对高并发、多线程的程序不理想
1.2 Python库
- NumPy：数组处理、算法和库之间传递数据
- pandas：提供树立结构化数据的数据结构和函数
- matplotlib：绘图、数据可视化
- IPython和Jupyter：提高交互式运算和软件开发的效率
- SciPy：解决科学计算标准问题，数值积分、微分方程、线性代数、概率分布、统计检验
- scikit-learn：分类、回归、聚类、降维、选型、预处理
- Statsmodels：统计学和计量经济学算法，回归模型、方差分析、时间序列分析、非参数方法、统计模型结果可视化
