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学Python数据可视化要掌握哪些知识点？掌握数据分析库的使用，如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh库等，数据清洗、分组和聚合等常见数据分析方法；时间序列、文本序列相关的数据分析方法；对数据进行处理分析及其可视化。
学Python数据可视化知识点如下：
一、数据分析概念
1.数据分析背景
2.什么是数据分析
3.数据分析的应用场景
4.数据分析的流程
5.Python做数据分析的优势
6.Ancoda的介绍
7.Anaconda的安装及使用
8.Jupyter-Notebook的启动
9.Jupyter的界面介绍及其使用
10.常见数据分析工具
二、科学计算库NumPy
1.认识Numpy数组对象
2.创建Numpy数组
3.ndarray对象的数据类型
4.数组的运算
5.数组的索引和切片的基本使用
6.花式(数组)索引的基本使用
7.布尔索引的基本使用
8.数组的转置和轴对称
9.Numpy通用函数
10.将条件逻辑转为数组运算
11.统计相关的函数使用
12.数组排序
13.检索数组元素
14.线性代数模块
15.随机数模块
三、数据分析工具Pandas
1.Series
2.DataFrame
3.索引对象
4.重置索引
5.索引操作
6.算术运算与数据对齐
7.数据排序
8.统计计算与描述
9.认识层次化索引
10.层次化索引的操作
11.读写文本文件
12.读写Excel文件
13.读写HTML表格数据
14.读写数据库
15.案例-北京高考分数线统计分析
四、数据预处理
五、数据聚合与分组运算
六、数据可视化
七、 时间序列分析
八、文本数据分析
九、数据分析实战——北京租房数据统计分析
在这个数据驱动的时代，数据分析与数据挖掘行业越来越火爆，人才日益稀缺。用Anaconda开发工具，系统全面地学习Python数据分析的相关知识。掌握数据分析的基本概念以及开发工具的安装和使用；Python数据分析的常用库及其应用，常用的数据分析库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn与Bokeh；另外，对时间序列、文本序列类型的数据进行分析讲解。掌握Python数据分析的基本技术，具备独立进行数据分析及其可视化的能力。
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