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本文是一份详细的数据分析讲课笔记，介绍了大数据时代数据分析的重要性，涵盖数据分析的基本概念、分类，以及从安装Anaconda到使用Spyder和Jupyter Notebook的实践操作。内容包括数据收集、Python包管理、数据探索与建模流程，以及通过实例演示如何绘制数学函数图像，旨在帮助初学者搭建数据分析学习路径。
文章目录
零、学习目标
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理解数据分析背景：学生将能够阐述大数据时代对数据分析的影响，以及数据分析在商业决策、科研发现、产品优化等方面的重要作用。
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掌握数据分析基本概念与分类：学生应能清晰定义数据分析的概念，并能区分描述性数据分析（用于总结和解释数据集的特征）、探索性数据分析（用于发现数据中的新信息和关系）和验证性数据分析（用于检验假设或模型的有效性）的不同应用场景。
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了解数据分析流程：学习并掌握从数据收集、清洗、探索、建模到结果解读和报告的整个数据分析工作流程。
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安装与管理Python环境：熟练操作Anaconda集成开发环境，包括如何下载、安装和配置Anaconda，以及使用
conda命令行工具来查看、安装、升级Python包。 -
模块导入与编程实践：学会在Python中简单导入扩展模块及遵循社区命名惯例导入特定函数，避免不良编码习惯，如过度使用“星号”导入。
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掌握Spyder集成开发环境的使用：能够启动Spyder IDE，进行IPython交互式编程，并在该环境中编写、调试Python程序。
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运用Jupyter Notebook：学会启动和操作Jupyter Notebook，创建
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