在Python中进行数据分析与可视化，需要掌握一系列相关的库、工具和概念。以下是一些核心知识点：
1. Python基础知识
- 变量、数据类型、运算符
- 控制流（if语句、循环）
- 函数定义与调用
- 模块与包的导入
2. NumPy
- 数组对象和数组运算
- 统计运算
- 矩阵运算
3. Pandas
- 数据结构：
Series、DataFrame - 数据导入（CSV、Excel、SQL等）
- 数据清洗（缺失值处理、数据过滤、数据转换）
- 数据处理（分组、排序、合并、重塑）
- 时间序列分析
4. Matplotlib
- 绘制基本图表（线图、柱状图、散点图等）
- 图表样式和布局
- 动画和交互式图表
5. Seaborn
- 基于Matplotlib的高级图表
- 数据分布的可视化
- 复杂的关系和多变量的可视化
6. 数据可视化原则
- 理解图表类型及其适用场景
- 颜色和图形的选择
- 避免误导性的可视化
7. 数据来源
- 公共数据集
- Web Scraping
- API数据获取
8. 数据存储
- 了解不同数据存储格式（CSV、HDF5、Parquet等）
- 使用数据库（SQLite、MySQL、PostgreSQL等）
9. 统计分析
- 描述性统计
- 概率分布
- 假设检验
- 回归分析
10. 机器学习
- 基本的机器学习算法
- 使用
scikit-learn进行模型训练和评估 - 特征工程和选择
11. 报告生成
- 使用
Jupyter Notebook进行数据分析和可视化 - 生成数据报告（
Pandas的.style属性、Plotly的仪表板）
12. 高级可视化工具
- Plotly：交互式图表
- Bokeh：交互式可视化
- Dash by Plotly：用于构建分析Web应用
13. 地理空间数据分析
- Geopandas：地理空间数据操作
- Folium或Plotly：地理空间数据可视化
14. 性能优化
- 利用
NumExpr和Pandas的.eval()进行快速计算 - 使用
Dask进行并行计算 - 利用
Cython或Numba加速Python代码
15. 版本控制
- 使用Git进行代码版本管理
16. 软件工程实践
- 编写可读和可维护的代码
- 单元测试和集成测试
17. 云计算和大数据
- 使用AWS、Google Cloud或Azure进行数据分析
- 了解Hadoop和Spark等大数据处理技术
18. 团队协作
- 使用虚拟环境（如
venv或conda）进行依赖管理 - 使用
Docker容器化分析流程
掌握这些知识点将使你能够使用Python进行有效的数据分析和可视化。不过，实际工作可能更侧重于某些特定的技能，这取决于具体的项目需求和业务场景。
