一，什么是数据分析？
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。
数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动
二，数据分析过程？
数据收集———–数据处理—————-数据分析—————数据展现
三，数据分析都有哪些工具？
SAS(statistical analysis system )：SAS公司的统计分析软件，强大的数据库整合平台，做离线的分析或者模型用，价格昂贵，服务于银行或者大企业
SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案）：IBM公司产品，用于统计学分析运算、数据挖掘，预测分析和决策支持任务的
R/MATLAB:适合做学术性质的数据分析，实际应用上需要额外转换为python和scala来实现
scala：函数式编程语言，入门门槛高，开发效率高，配合spark适合大规模数据分析和处理，scala运行环境JVM
python：数据工程领域和机器学习领域有很多成熟的架构和算法库，完全可以只用python可以构建以数据为中心的应用程序，在数据工程领域和机器学习领域，python非常流行
四，开发环境
umpy:Python 科学计算的基础包
安装
pip3 install numpy
Pandas:强大的分析结构化数据的工具集
安装
pip3 install pandas
Numpy: Matplotlib:python中强大的画图模块
scipy:基于Numpy提供做科学计算的工具集
五，关于csv文件？
数据加载的两种方式：np.loadtxt()
数据加载np. genfromtxt()
六，关于Numpy:
Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。
用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。
本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。
高性能科学计算和数据分析的基础包
ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力，快速、节省空间
ndarray数组属性：
ndim属性：维度个数
shape属性：维度大小
dtype属性：数据类型
生成指定维度大小（3行4列）的随机多维浮点型数据（二维），rand固定区间0.0 ~ 1.0
arr = np.random.rand(3, 4)
ndarray数组中的统计函数：np.std(), np.var()：所有元素的标准差，所有元素的方差，参数是 number 或 array
方差和标准差：衡量数据和期望值之间的偏离值
求方差：所有元素都和平均数的差的平方的平均数
元素去重排序函数：np.unique():找到唯一值并返回排序结果，类似于Python的set集合
一，数据的可视化工具
python 的 2D绘图库，为Python构建一个Matlab式的绘图接口，通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等
Matplotlib是最常用绘图库，功能上能够满足我们的应用
serborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，是一个补充
Bokeh 针对web
d3.js 最高级的绘图工具，js来写
1，pyploy模块包含了常用的matplotlib API函数
导入：
import matplotlib.pyplot as plt
2 ，创建画布：
figure可以理解为画布
如果不创建figure对象，matplotlib自动创建一个figure对象
代码
fig = plt.figure()
print(type(fig))
3，快速绘图：
arr = np.random.randn(100)
plt.plot(arr)
plt.show()
4，Subplot
可以通过add_subplot来分割figure，表示可以在figure的不同位置上作图
5，散点图 scatter方法：
参数1：x轴的坐标
参数2： y轴的坐标
代码
x = [1,2,3,4]
y = [2,4,5,8]
plt.scatter(x,y)
plt.show()
6，柱形图bar，饼状图
数据分析工具Pandas
一，什么是Pandas?
Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
二，Pandas的数据结构？
Series是一种类似于一维数组的对象（有索引，有值，索引自定创建）
可以通过list构建，也可以通过dict构建
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。DataFrame既有行索引也有列索引，数据是以二维结构存放的。
通过ndarray构建DataFrame，也可以通过dict构建
Series索引：指定行索引，通过行索引访问数据，切片索引，不连续索引，bool索引
DataFrame索引：指定列索引，通过列索引访问数据，不连续索引
小结：把python的列表，转换成numpy的数组ndarray np.array()
numpy不能对日期进行直接处理
datime.datetime.strptime()可以把字符串转换成日期格式
