本篇内容介绍了“Python数据分析知识点有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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很多学习数据分析的同学苦于没有基础数据，导致自己在学习过程中单纯的学习理论知识，却无法进行实操练习。针对这个问题博学谷的老师结合实际可用数据，专注于使用 Pandas 进行数据准备、清洗、整理、计算与可视化，讲授了最专业的数据清洗与处理工具OpenRefine， 最主流的数据可视化框架Seaborn和Echarts，并利用Bokeh实现动态可视化图表与控制面板。
1、EDA探索性数据分析方法
综合运营算法与图表探索数据分布与关系，从而发现数据的规律。
2、数据清洗与处理利器
详细讲解行业主流数据清洗工具OpenRefine，可快速筛选数据、清洗数据、排重、分析时间维度上的分布与趋势等，功能十分强大，工作效率大幅度提升!在实战项目中动手实操并掌握OpenRefine。
3、数据可视化利器
详细讲解行业主流的数据可视化工具Seaborn和国内流行的Echarts可视化框架，绘制高级报表不在话下!
4、五大综合实战项目
根据数据类型的不同，设计了多个典型数据分析实战项目，覆盖多种数据分析方法，包括统计分析方法、时序分析方法、地理分析方法等。项目包括：chipotle西餐厅外卖订单数据分析，UouTube视频流行趋势数据分析，2012年美国总统选举捐款数据分析，北京市空气质量数据分析，2015-2017年美国芝加哥市犯罪记录数据分析。
5、商业智能拓展
以“纽约市出租车数据分析”项目为例，利用Bokeh实现数据分析结果的动态可视化，与商业智能控制面板的实现。
在数据分析实战中应该着重学习那些Python的第三方库呢?目前Python被公认为是数据分析最佳的编程语言，在Python的第三方库中，有大量实现数据科学的模块，那这门课中的实战案例使用到了哪些Python数据分析的库呢?
1、Numpy：支持高级大量的维度数组与矩阵运算，运行效率高校，是处理大量数组类结构和机器学习框架的基础。
2、Pandas：目前最流行的数据分析库，高性能、易使用的数据结构与数据分析工具，是数据的使用既简单又直观。
3、Matplotlib：快速绘制折线图、直方图、饼图、散点图等，适用于简单、朴素的数据呈现、
4、Seaborn：专攻于统计可视化，Matplotlib的高级化，可以做出更具吸引力的图。
5、Bokeh：简单易用，天然支持Python和Pandas，适合与多种场合。
“Python数据分析知识点有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！