预计阅读

Python 数据分析工具箱





数据分析

  1. 收集 collection scrapy
  2. 操作 manipulation pandas
  3. 探索 exploration matplotlib / plotnine / seaborn
  4. 分析 analysis 商业思维、业务理解
  5. 建模 Modeling statsmodels (统计模型)scikit-learn (机器学习)
  6. 解释 explanation interpret
  7. 商业思维、业务理解(非技术性)
  8. 展示 / 交流 presentation / communication
    1. 交互图形 plotly / bokeh / pyecharts
    2. 交互表格 itables (datatables) / ipydatagrid
    3. 静态表格 great_tables
    4. JavaScript 库 TanStack Table v8 / tabulator / DataTable
  9. 应用 application shiny / dash / streamlit

工具箱参考 Awesome Python

基础知识

矩阵计算和线性代数

开发工具

热门方向

领域数据