以下是关于学习 Python 数据分析的一些建议：
从工具和规模以及方法的角度来看，数据分析是一门独立完整的学科。
工具方面：
1. Excel：是最熟悉和简单的工具，会写公式算进阶用法，还能写 Excel 宏，ChatGPT 能根据需求写出可用的 Excel 宏。
2. Python：有很多强大的数据分析库，如用于数据处理和分析的 Pandas、用于数值计算的 NumPy，画图的 Seaborn、plotly、matplotlib 等，机器学习相关的更多。一般数据分析代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。
3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。
在 Python 中，以下是一些关键的库和技术：
1. 数据处理与清洗：
Pandas：提供高效的数据结构如 DataFrame，用于处理和分析结构化数据。
NumPy：用于数值计算，提供多维数组对象和相关操作函数。
2. 数据可视化：
Matplotlib：用于生成静态、交互式和动画可视化的绘图库。
Seaborn：基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，提供更美观易用的图表绘制方法。
Plotly：交互式图表库，支持多种图表类型，适合生成动态和交互式图表。
3. 统计分析：
SciPy：提供广泛的数学算法和函数，包括线性代数、统计学、优化等。
Statsmodels：用于统计建模和数据分析，适合进行统计测试和回归分析。
4. 大数据技术：
PySpark：Apache Spark 的 Python API，用于大规模数据处理。
学习路径方面，可以参考以下课程内容：
1. 学习 Python 基础语法与文本处理，包括数据类型（字符串、数字、列表、字典）、控制结构（条件判断、循环语句）、文本处理基础（字符串操作方法、文件读写操作），通过实践实验如中文文本的基本处理，掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。
2. 学习利用 Python 进行自然语言处理（NLP），了解 NLP 的概念和在人文研究中的重要性，掌握 Python 中的 NLP 库，如结巴分词（Jieba）等工具，通过实践实验如中文分词与词频分析，掌握基本的 NLP 操作，理解其在语言研究和教学中的应用。
2025-01-01