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    Python數據分析已經成為了目前大數據領域最為流行的一種數據處理語言之一。通過Python數據分析，我們可以對數據進行統計、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、數據類型、函數、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數據分析。
    2.NumPy庫
    NumPy庫是Python中用于科學計算和數學運算的最基本的庫之一，它提供了數組、矩陣等基礎數據結構，并且包含了很多高效的數學運算及隨機數生成函數。學習NumPy庫可以使數據分析更加高效并且容易實現。
    3.Pandas庫
    Pandas庫是Python數據分析中另一個重要的庫，主要用于數據處理和數據挖掘。Pandas提供了Series和DataFrame兩種數據結構，可以方便的完成數據的導入、整理、清洗和轉換等工作，同時也提供了各種函數和方法方便的完成數據分析和可視化。
    4.Matplotlib庫
    Matplotlib庫是Python中用于數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，通過數據可視化可以更好地發現數據的規律，以及從數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提供了更多的統計學和優化學算法，例如圖像處理、符號運算、信號處理、聚類等等。
    6.數據挖掘和機器學習算法
    掌握數據挖掘和機器學習算法是Python數據分析的重要組成部分。這些算法可以被用于無監督和有監督學習問題。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.數據庫等持久化技術
    在實際的數據分析應用場景中，我們需要將分析結果存儲在數據庫或者其他的文件系統中，因此需要了解數據庫相關的知識。例如SQL數據庫技術，NoSQL等持久化技術都需要掌握。
    總結：
    Python數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據庫等持久化技術都是在Python數據分析過程中不可或缺的技能。

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