Python编程基础教程：数据分析与可视化

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

数据分析与可视化是数据科学的一个重要组成部分。对于数据科学家来说，如何从海量数据中获取有效的信息，并将其呈现出图表、图形、图像等形式，是每天都要面临的问题。为了解决这个问题，Python成为一个非常流行的数据处理工具。本文主要介绍如何利用Python进行数据分析与可视化，包括数据的预处理、清洗、探索性数据分析、可视化技术和数据的建模分析等内容。

2.核心概念与联系

数据分析流程概览

数据分析流程可以概括为以下四个步骤：

1. 数据收集（Data Collection）:首先需要获取数据。这一步可能涉及到从网站、数据库、文件等各种数据源采集数据。获取的数据可能存在缺失值、错误值、重复记录等问题，因此需要对数据进行清洗、整理和转换才能进入下一步。

2. 数据预处理（Data Preprocessing）:数据预处理是指对获取的数据进行初步清洗、整理和转换，去除噪声数据、异常值、缺失值等。通过数据预处理后的数据集，我们可以进行数据探索性分析（Exploratory Data Analysis，EDA）来发现数据中的结构特征、相关关系、模式。同时，还可以使用数据预处理的方法来规范数据。

3. 数据探索性分析（Exploratory Data Analysis，EDA）:EDA就是用直观的方式分析数据集，通过数据的统计描述、数据分布、数据聚类等手段，从中找出数据中的规律、联系和趋势，从而更好地理解数据。

4. 可视化技术（Visualization