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现如今，各行各业都掀起了学Python的热潮。数据的收集、存档和分析等基础工作的从业者，为了提升工作效率，很多人选择使用Python的科学计算功能处理大型数据集。
“不懂数据的人，和咸鱼有什么分别？”
下面主要对python中经典数据分析框架进行了总结分析与比较，并以此为参考选择更加合适的框架来进行数据分析
- NumPy是python语言的一个扩充程序库，集成了基本的线性代数函数、高级的随机数功能以及傅里叶变换，在数组运算方面提供了很多函数库，并支持大规模数据的纬度以及矩阵运算。
- Matplotlib是一个python的2D绘图库，可以绘制各式各样的图表，如直方图、热图以及线图。
- Pandas是基于NumPy的一种专为解决数据分析方面问题而生的工具。Pandas里具有一些标准的数据模型，可以对结构化的数据进行控制和操作，能快速便捷地处理数据的函数和方法。
- Statsmodels用于统计建模，用于进行拟合多种统计模型，探索数据以及统计检验。
- ScikitLearn机器学习库，这个库里有机器学习和统计模型，它包含各种分类算法，回归算法和聚类算法，如梯度提升、随机森林，K均值向量机等算法都包含在ScikitLearn机器学习库中。
- SymPy是一个科学计算库，其功能强大、用途广泛，能够用计算符号来完成如求极值、求积分、解方程、微分方程等计算问题。
- Scipy是构建在NumPy的基础之上的，是实用性最强的库之一，不仅具有各种高层次的科学模块，还有许多工程模块，还包括统计，优化，整合以及线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像图例、常微分方差的求解等。
利用Python进行数据分析学习框架
撰写数据报告
- 数据报告是整个数据分析项目的最终呈现，也是所有分析过程的总结，输出结论和策略的部分。所以无论你的心路历程多么精彩，数据报告才是最终决定你分析价值的产物。要写好一个分析报告，首先要明确数据分析任务的目标，是要探索数据里的知识，还有要对产品进行优化，或者预测未来的数据。针对这些目标，那么需要对问题进行拆分，要达到目标，必须要输出哪些有价值的信息。选择更合适的数据，哪些需要更加直观的图表，哪些结论需要进行详细的解释，并进行最终的美化设计，这样一份完整的数据分析报告也就完成了。
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