数据处理与清洗
数据清洗是数据分析的基础。在Python中，使用 Pandas 处理数据，比如读取文件（如Excel、CSV、数据库等）、清洗异常值、处理缺失值、数据透视表等操作。
数据可视化，Plotly交互式可视化。
学会选择合适的图表类型、设计清晰的可视化结果，并注重可视化的表达逻辑。
数据分析与统计
使用Python的 NumPy、SciPy 或 Statsmodels 等工具完成描述性统计、相关性分析、假设检验等分析任务。
自动化与脚本化
在日常工作中，很多重复性的任务可以用Python脚本来实现自动化。通过Python编写脚本提高工作效率，批量处理文件、定时运行分析任务等。
项目实践与综合能力
实践是学习Python数据分析的关键。通过实际项目

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