🧭 一、学习路线总览（从零到进阶）
1️⃣ 基础阶段：语言与环境准备
目标：能熟练使用 Python 基本语法、数据结构与文件操作。
| 内容 | 技术点 |
|---|---|
| Python 基础语法 | 变量、条件、循环、函数、模块、包 |
| 数据结构 | list、dict、tuple、set、字符串 |
| 文件操作 | CSV、JSON、TXT、Excel |
| 环境管理 | Anaconda / venv / Jupyter Notebook |
| 工具 | VS Code / PyCharm / JupyterLab |
✅ 推荐实践：用 Python 读取并统计一个 CSV 文件中的销售额。
2️⃣ 核心阶段：数据分析三剑客
目标：掌握 Python 数据分析的核心库：NumPy、Pandas、Matplotlib。
| 模块 | 功能 | 关键能力 |
|---|---|---|
| NumPy | 高性能矩阵运算 | 数组操作、广播机制、矢量化计算 |
| Pandas | 数据处理与清洗 | DataFrame、索引、多维分组、缺失值处理 |
| Matplotlib / Seaborn | 数据可视化 | 折线图、直方图、热力图、箱线图、分布图 |
✅ 推荐实践：
- 使用 Pandas 分析电商销售数据（求出日均销量、最高销售额等）。
- 使用 Seaborn 绘制销售趋势与品类分布。
3️⃣ 进阶阶段：数据清洗与探索性分析（EDA）
目标：学会在真实世界中整理脏数据、理解数据规律。
| 模块 | 功能 |
|---|---|
pandas | 处理缺失值、异常值、数据透视表 |
numpy | 数据归一化、标准化 |
matplotlib / seaborn | 绘制可视化报告 |
pandas_profiling / sweetviz | 自动化 EDA 报告 |
✅ 推荐实践：
从 Kaggle 下载数据集（如 Titanic），完成清洗、特征统计与报告生成。
4️⃣ 高级阶段：统计分析与建模
目标：理解并使用统计学和机器学习方法进行推断与预测。
| 模块 | 功能 |
|---|---|
scipy | 统计分析、假设检验 |
statsmodels | 回归分析、时间序列建模 |
scikit-learn | 机器学习（分类、聚类、回归） |
xgboost / lightgbm | 高性能模型 |
prophet | 时间序列预测 |
✅ 推荐实践：
- 利用
scikit-learn建立线性回归模型预测房价。 - 用
prophet做销售额趋势预测。
5️⃣ 专业阶段：可视化与报告呈现
目标：能产出交互式可视化与数据报表。
| 模块 | 用途 |
|---|---|
Plotly / Bokeh | 交互式图表 |
Dash / Streamlit | 快速搭建数据可视化 Web 应用 |
Power BI / Tableau | 商业智能整合（可结合 Python 脚本） |
Jupyter Notebook / nbconvert | 数据报告输出为 HTML/PDF |
✅ 推荐实践：
使用 Streamlit 构建一个「销售数据可视化看板」。
6️⃣ 延伸阶段：大数据与自动化分析
目标：理解如何处理更大规模、更复杂的数据。
| 方向 | 工具 |
|---|---|
| 大数据分析 | PySpark、Dask、Vaex |
| 数据库连接 | SQLAlchemy、pandas.read_sql() |
| 自动化与调度 | Airflow、Prefect |
| 数据存储格式 | Parquet、Feather、HDF5 |
✅ 推荐实践：
- 使用 PySpark 对千万级 CSV 进行聚合。
- 用 Airflow 定时生成日报。
🧩 二、Python 数据分析生态全景图
+-------------------------------------------------------------+
| 数据采集层 |
| Requests | BeautifulSoup | Scrapy | Selenium | APIs |
+-------------------------------------------------------------+
| 数据存储层 |
| MySQL | PostgreSQL | MongoDB | CSV | Parquet | Excel |
+-------------------------------------------------------------+
| 数据处理层 |
| Pandas | NumPy | Dask | PySpark | Vaex |
+-------------------------------------------------------------+
| 数据分析层 |
| SciPy | Statsmodels | Scikit-learn | XGBoost | Prophet |
+-------------------------------------------------------------+
| 可视化层 |
| Matplotlib | Seaborn | Plotly | Bokeh | Streamlit | Dash |
+-------------------------------------------------------------+
| 报告与自动化层 |
| Jupyter | Airflow | Prefect | ExcelWriter | PDF | Markdown |
+-------------------------------------------------------------+
🧠 三、推荐学习顺序（路径图）
Python 基础
↓
NumPy → Pandas → Matplotlib/Seaborn
↓
数据清洗 / EDA
↓
统计分析 / 机器学习
↓
交互式可视化 / 报告生成
↓
大数据 / 自动化 / 云部署
📘 四、学习资源推荐
| 类型 | 推荐资源 |
|---|---|
| 官方教程 | pandas.pydata.org / numpy.org |
| 中文教程 | 《利用Python进行数据分析（第2版）》 |
| 实战平台 | Kaggle、DataCamp、LeetCode Data Science |
| 练手项目 | Titanic、生鲜电商销量预测、房价分析 |
🧩 五、实战项目建议（循序渐进）
| 项目 | 练习重点 |
|---|---|
| Titanic 生存预测 | 数据清洗 + 分类模型 |
| 零售销售分析 | 分组聚合 + 可视化 |
| 财报数据分析 | 数据爬取 + 时间序列分析 |
| 股价预测 | 回归 + Prophet |
| 企业数据看板 | Streamlit + Plotly |
