Python 数据分析系列 ​

版本基线：本文基于 Python 3.12+ / pandas 3.x（CoW 默认开启）/ numpy 2.x，更新于 2026-09。

欢迎来到 Python 数据分析学习系列！本系列课程将带你从零开始掌握数据分析技能。

学习路径 ​

🟢 基础篇（Day 1-5） ​

• Day 1: 数据分析概述与环境搭建
• Day 2: Python基础与数据处理
• Day 3: 数据清洗与预处理
• Day 4: 数据可视化基础
• Day 5: 探索性数据分析(EDA)

🟡 进阶篇（Day 6-10） ​

• Day 6: 统计分析基础
• Day 7: 时间序列分析
• Day 8: 文本数据分析
• Day 9: 地理数据分析
• Day 10: 机器学习入门

🔴 实战篇（Day 11-15） ​

• Day 11: 电商数据分析实战
• Day 12: 金融数据分析实战
• Day 13: 社交媒体数据分析实战
• Day 14: 医疗数据分析实战
• Day 15: 完整项目实战与部署

技术栈 ​

• Python: 3.12+（2026 年最新稳定版为 3.14，企业项目建议 3.12/3.13 起步）
• 数据处理: pandas 3.x（CoW 默认开启）, numpy 2.x；大规模数据集可配合 polars / duckdb
• 数据可视化: matplotlib, seaborn, plotly
• 统计分析: scipy, statsmodels
• 机器学习: scikit-learn 1.9+, xgboost
• 数据校验: pydantic
• 开发环境: Jupyter Notebook/Lab + uv（环境与依赖管理）

学习建议 ​

1. 循序渐进: 按照Day顺序学习，打好基础
2. 动手实践: 每个案例都要亲自运行
3. 项目驱动: 从Day 11开始进入实战阶段
4. 持续学习: 数据分析是一个不断发展的领域

环境准备 ​

# 推荐：使用 uv 管理环境与依赖（2026 年事实标准）
uv venv
uv pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter

# 传统方式（对照）：pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter

# 启动Jupyter Notebook
jupyter notebook

开始你的数据分析之旅吧！