Python數(shù)據分析已經成為了目前大數(shù)據領域最為流行的一種數(shù)據處理語言之一。通過Python數(shù)據分析，我們可以對數(shù)據進行統(tǒng)計、可視化、機器學習等處理，進而得到深入了解和更多的結論。下面就來介紹一下Python數(shù)據分析要學哪些東西。
    1.Python編程語言基礎
    首先要學好Python編程語言本身，包括Python基礎語法、數(shù)據類型、函數(shù)、類、模塊、文件操作等等。只有掌握好Python編程語言的基礎知識，才能夠更好地進行Python數(shù)據分析。
    2.NumPy庫
    NumPy庫是Python中用于科學計算和數(shù)學運算的最基本的庫之一，它提供了數(shù)組、矩陣等基礎數(shù)據結構，并且包含了很多高效的數(shù)學運算及隨機數(shù)生成函數(shù)。學習NumPy庫可以使數(shù)據分析更加高效并且容易實現(xiàn)。
    3.Pandas庫
    Pandas庫是Python數(shù)據分析中另一個重要的庫，主要用于數(shù)據處理和數(shù)據挖掘。Pandas提供了Series和DataFrame兩種數(shù)據結構，可以方便的完成數(shù)據的導入、整理、清洗和轉換等工作，同時也提供了各種函數(shù)和方法方便的完成數(shù)據分析和可視化。
    4.Matplotlib庫
    Matplotlib庫是Python中用于數(shù)據可視化的主要庫之一。它提供了諸如直方圖、散點圖、折線圖等圖表的繪制，通過數(shù)據可視化可以更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據的規(guī)律，以及從數(shù)據當中提煉出更多的信息。
    5.Scipy庫
    Scipy庫是Python中另一個重要的科學計算庫，與NumPy合作可用于數(shù)學、科學、工程等領域的問題。與NumPy不同的是，Scipy提供了更多的統(tǒng)計學和優(yōu)化學算法，例如圖像處理、符號運算、信號處理、聚類等等。
    6.數(shù)據挖掘和機器學習算法
    掌握數(shù)據挖掘和機器學習算法是Python數(shù)據分析的重要組成部分。這些算法可以被用于無監(jiān)督和有監(jiān)督學習問題。其中比較常見且重要的算法有聚類分析、回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機（SVM）、神經網絡等等。
    7.數(shù)據庫等持久化技術
    在實際的數(shù)據分析應用場景中，我們需要將分析結果存儲在數(shù)據庫或者其他的文件系統(tǒng)中，因此需要了解數(shù)據庫相關的知識。例如SQL數(shù)據庫技術，NoSQL等持久化技術都需要掌握。
    總結：
    Python數(shù)據分析是一項非常有前景的技能，學習起來也需要掌握很多的技巧和知識。以上就是Python數(shù)據分析要學哪些東西的一個簡單講解。Python編程語言基礎、NumPy庫、Pandas庫、Matplotlib庫、Scipy庫、機器學習算法以及數(shù)據庫等持久化技術都是在Python數(shù)據分析過程中不可或缺的技能。

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