零、學(xué)習(xí)目標(biāo)

1. 理解數(shù)據(jù)分析背景：學(xué)生將能夠闡述大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響，以及數(shù)據(jù)分析在商業(yè)決策、科研發(fā)現(xiàn)、產(chǎn)品優(yōu)化等方面的重要作用。

2. 掌握數(shù)據(jù)分析基本概念與分類：學(xué)生應(yīng)能清晰定義數(shù)據(jù)分析的概念，并能區(qū)分描述性數(shù)據(jù)分析（用于總結(jié)和解釋數(shù)據(jù)集的特征）、探索性數(shù)據(jù)分析（用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的新信息和關(guān)系）和驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析（用于檢驗(yàn)假設(shè)或模型的有效性）的不同應(yīng)用場(chǎng)景。

3. 了解數(shù)據(jù)分析流程：學(xué)習(xí)并掌握從數(shù)據(jù)收集、清洗、探索、建模到結(jié)果解讀和報(bào)告的整個(gè)數(shù)據(jù)分析工作流程。

4. 安裝與管理Python環(huán)境：熟練操作Anaconda集成開發(fā)環(huán)境，包括如何下載、安裝和配置Anaconda，以及使用conda命令行工具來查看、安裝、升級(jí)Python包。

5. 模塊導(dǎo)入與編程實(shí)踐：學(xué)會(huì)在Python中簡(jiǎn)單導(dǎo)入擴(kuò)展模塊及遵循社區(qū)命名慣例導(dǎo)入特定函數(shù)，避免不良編碼習(xí)慣，如過度使用“星號(hào)”導(dǎo)入。

6. 掌握Spyder集成開發(fā)環(huán)境的使用：能夠啟動(dòng)Spyder IDE，進(jìn)行IPython交互式編程，并在該環(huán)境中編寫、調(diào)試Python程序。

7. 運(yùn)用Jupyter Notebook：學(xué)會(huì)啟動(dòng)和操作Jupyter Notebook，創(chuàng)建新的筆記本文檔，并在其中編寫可讀性強(qiáng)、包含代碼、文本和圖像的混合型文檔；通過實(shí)例演示，在Jupyter Notebook中繪制基礎(chǔ)數(shù)學(xué)函數(shù)（如正弦函數(shù)和邏輯函數(shù)）的圖形。

8. 實(shí)戰(zhàn)操作能力提升：通過對(duì)具體案例的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，比如繪制不同類型的函數(shù)圖像，培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用Python進(jìn)行實(shí)際數(shù)據(jù)分析任務(wù)的能力。

一、本次課程概述

• 在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動(dòng)各行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素。隨著信息技術(shù)的飛速進(jìn)步和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮，海量數(shù)據(jù)的收集與分析成為企業(yè)決策、科研探索、政策制定等領(lǐng)域不可或缺的一部分。數(shù)據(jù)分析作為處理復(fù)雜信息的核心技術(shù)手段，通過系統(tǒng)的收集、清洗、整理及解釋數(shù)據(jù)，揭示出隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)性。它不僅包括描述性分析來總結(jié)現(xiàn)狀，探索性分析以發(fā)現(xiàn)新問題，還包括驗(yàn)證性分析以檢驗(yàn)假設(shè)。

• 本次課程旨在為初學(xué)者搭建一套完整且實(shí)用的數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)路徑。首先從安裝強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具Anaconda開始，介紹其下載、安裝過程以及如何管理Python包，確保數(shù)據(jù)分析環(huán)境的有效配置。進(jìn)而詳述使用內(nèi)置的Spyder集成開發(fā)環(huán)境進(jìn)行代碼編寫與交互式操作，以及利用Jupyter Notebook進(jìn)行靈活的項(xiàng)目管理和可視化展示。

• 我們將通過實(shí)際操作案例，如繪制正弦函數(shù)和邏輯函數(shù)圖像等，逐步引導(dǎo)讀者掌握數(shù)據(jù)分析的基本流程和技術(shù)細(xì)節(jié)，使讀者能夠在理論學(xué)習(xí)與實(shí)踐應(yīng)用之間架起橋梁，從而更好地適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

二、數(shù)據(jù)分析的背景

（一）進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代

• 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益普及與深入應(yīng)用，社會(huì)生活的各個(gè)層面幾乎無一例外地被其全面滲透，由此產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，海量信息猶如滔滔江水般源源不斷。這一現(xiàn)象有力推動(dòng)我們跨入了一個(gè)前所未有的大數(shù)據(jù)時(shí)代，在這個(gè)時(shí)代中，數(shù)據(jù)不再僅僅是單一、孤立的存在，而是成為了一種具有強(qiáng)大洞察力和決策指導(dǎo)價(jià)值的關(guān)鍵資源。面對(duì)這股席卷而來的數(shù)據(jù)洪流，如何有效收集、存儲(chǔ)、處理并挖掘其中蘊(yùn)含的信息寶藏，已然成為當(dāng)今社會(huì)亟待解決的重要課題，亦是各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)與轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力。
  

（二）數(shù)據(jù)分析的作用

• 數(shù)據(jù)分析是一種深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在價(jià)值的科學(xué)方法，它能從浩如煙海的數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的信息和洞察。通過運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)手段，數(shù)據(jù)分析不僅能夠揭示歷史數(shù)據(jù)中的模式與關(guān)聯(lián)，還能基于這些發(fā)現(xiàn)幫助企業(yè)或個(gè)人精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來的市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)者行為以及潛在風(fēng)險(xiǎn)。這種能力使得決策者能夠在瞬息萬變的時(shí)代背景下做出更明智、更具前瞻性的戰(zhàn)略抉擇，從而提升組織效率、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，并最終驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)與創(chuàng)新。在各行各業(yè)中，無論是在產(chǎn)品開發(fā)、市場(chǎng)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)管理，還是在公共服務(wù)、政策研究等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析都已成為推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)智能決策的核心工具之一。

• 結(jié)論：不管你從事什么行業(yè)，掌握了數(shù)據(jù)分析能力，往往在其崗位上更有競(jìng)爭(zhēng)力。

三、什么是數(shù)據(jù)分析

（一）數(shù)據(jù)分析的概念

• 數(shù)據(jù)分析是一種運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)大規(guī)模、多維度收集而來的復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理和解讀的過程。在這個(gè)過程中，分析師通過清洗、整合、轉(zhuǎn)化原始數(shù)據(jù)，并采用各種統(tǒng)計(jì)分析模型以及可視化手段，從看似紛繁無序的數(shù)據(jù)海洋中抽絲剝繭，發(fā)掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)。其核心目標(biāo)在于揭示隱藏在海量數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在規(guī)律、趨勢(shì)關(guān)聯(lián)和模式特征，從而為企業(yè)決策、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、產(chǎn)品優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)控制等領(lǐng)域提供科學(xué)依據(jù)和戰(zhàn)略指導(dǎo)。簡(jiǎn)而言之，數(shù)據(jù)分析不僅是提煉信息的藝術(shù)，更是洞察未來、驅(qū)動(dòng)決策的智慧工具。

（二）數(shù)據(jù)分析的分類

• 在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)分析可以劃分為三類。

1、描述性數(shù)據(jù)分析

• 描述性數(shù)據(jù)分析（Descriptive Data Analysis, DDA）是一種統(tǒng)計(jì)方法，它專注于從一組數(shù)據(jù)集中提取并總結(jié)關(guān)鍵的特征和模式。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致研究，描述性分析能夠揭示數(shù)據(jù)集的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，包括中心趨勢(shì)（如平均數(shù)、中位數(shù)）、分散程度（如方差、標(biāo)準(zhǔn)差）以及頻數(shù)分布等核心信息，從而清晰勾勒出數(shù)據(jù)的整體面貌以及各變量之間的基本關(guān)系。通過這種方式，分析師可以直觀理解數(shù)據(jù)集的主要特點(diǎn)，為后續(xù)的深入探索和決策制定提供基礎(chǔ)性的洞察。

2、探索性數(shù)據(jù)分析

• 探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是一種通過靈活運(yùn)用統(tǒng)計(jì)圖形和數(shù)值方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行深度探究的過程。其核心目標(biāo)在于揭示隱藏在海量復(fù)雜數(shù)據(jù)背后的潛在結(jié)構(gòu)、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)，從而為后續(xù)建模與研究提供方向和假設(shè)。在EDA階段，分析師不僅會(huì)直觀展示數(shù)據(jù)分布特征，還會(huì)針對(duì)異常值檢測(cè)、變量相關(guān)性分析等方面進(jìn)行細(xì)致探索，旨在從多角度挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，并基于這些發(fā)現(xiàn)初步構(gòu)建分析模型或提出研究假設(shè)，為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘和驗(yàn)證性分析奠定基礎(chǔ)。

3、驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析

• 驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析（Confirmatory Data Analysis, CDA）是一種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法，旨在通過嚴(yán)密的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)學(xué)模型檢驗(yàn)事先設(shè)定的科研假設(shè)是否成立。在進(jìn)行此類分析時(shí)，研究者需確保數(shù)據(jù)滿足必要的條件，如樣本量充足、誤差分布合理且獨(dú)立同分布等，從而保證驗(yàn)證性分析結(jié)果的可靠性與有效性。這一過程涉及到對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)、模型擬合度及潛在偏差的深入探究，目的是為了科學(xué)地證實(shí)或否定預(yù)先提出的理論觀點(diǎn)或預(yù)測(cè)模型，在學(xué)術(shù)研究、政策制定乃至商業(yè)決策中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

（三）數(shù)據(jù)分析的流程

• 數(shù)據(jù)分析的流程始于明確目標(biāo)與設(shè)計(jì)研究思路，這一階段需清晰界定分析目的、確定關(guān)鍵指標(biāo)及預(yù)期結(jié)果。隨后進(jìn)入數(shù)據(jù)收集階段，通過多種渠道獲取所需原始數(shù)據(jù)，并確保數(shù)據(jù)來源可靠且全面。緊接著是至關(guān)重要的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，涉及數(shù)據(jù)清洗、整合、轉(zhuǎn)換和缺失值填充等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并適應(yīng)后續(xù)分析需求。完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，便進(jìn)行核心的數(shù)據(jù)分析工作，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)與規(guī)律。最后，在嚴(yán)謹(jǐn)分析的基礎(chǔ)上，采用可視化工具將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息以圖表等形式直觀展現(xiàn)出來，便于決策者快速理解洞察結(jié)論，從而有效驅(qū)動(dòng)決策制定與行動(dòng)落地。
  

四、安裝Anaconda集成開發(fā)環(huán)境

• Anaconda是一款預(yù)打包了超過400個(gè)科學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)分析相關(guān)庫(kù)的集成環(huán)境，其中包含了如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib和IPython等核心工具包。在安裝Anaconda時(shí)，這些功能強(qiáng)大的軟件包會(huì)自動(dòng)一并部署到位，極大地簡(jiǎn)化了用戶配置環(huán)境的過程，為科研人員和數(shù)據(jù)分析師提供了開箱即用的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案。

（一）下載Anaconda

• Anaconda官網(wǎng)：https://www.anaconda.com/download/
  
• 單擊“Download”按鈕，將安裝包下載到本地
  

（二）安裝Anaconda

• 雙擊安裝程序圖標(biāo)，進(jìn)入安裝向?qū)?br>
• 同意許可證協(xié)議
  
• 選擇安裝類型
  
• 修改安裝位置，比如安裝到D:\anaconda3
  
• 設(shè)置高級(jí)安裝選項(xiàng)
  
• 單擊【Install】按鈕，進(jìn)行安裝，耐心等待，直到完成
  
  
• 單擊【Finish】按鈕，完成Anaconda的安裝過程

（三）啟動(dòng)Anaconda命令行

• 啟動(dòng)Anaconda Prompt
  
• 默認(rèn)的是基礎(chǔ)環(huán)境
  
• 啟動(dòng)python，進(jìn)行交互式操作
  
• 啟動(dòng)ipython，進(jìn)行交互式操作
  

五、管理Python包

• 在Python中，管理第三方包對(duì)于數(shù)據(jù)分析和開發(fā)至關(guān)重要。使用Anaconda環(huán)境，用戶可以便捷地查看、安裝和升級(jí)Python包。通過執(zhí)行命令conda list可查看已安裝的所有包及其版本信息；安裝新包如Flask時(shí)，只需輸入conda install flask；若需更新現(xiàn)有包，則用conda upgrade flask命令進(jìn)行升級(jí)。導(dǎo)入Python擴(kuò)展模塊是程序設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。簡(jiǎn)單導(dǎo)入模塊時(shí)，直接使用import 模塊名語句，隨后調(diào)用模塊中的函數(shù)或類需以其模塊名為前綴。例如，若導(dǎo)入了numpy模塊，則引用其中的arange函數(shù)應(yīng)寫作numpy.arange。值得注意的是，在實(shí)際編程規(guī)范中，雖然可以使用from numpy import *導(dǎo)入整個(gè)NumPy庫(kù)以簡(jiǎn)化代碼書寫，但這種做法易引發(fā)命名沖突且不利于代碼閱讀，因此在專業(yè)軟件開發(fā)中通常不推薦采用。

（一）基本語法

1、查看安裝包

• 執(zhí)行命令：conda list
  

2、安裝Python包

• 執(zhí)行命令：conda install flask
  

3、升級(jí)Python包

• conda upgrade flask
  

（二）導(dǎo)入Python擴(kuò)展模塊

1、簡(jiǎn)單導(dǎo)入擴(kuò)展模塊

• import 模塊名
  

• 使用這些模塊里的函數(shù)，必須以模塊名作為前綴
  

2、導(dǎo)入擴(kuò)展模塊的慣例

• Python社區(qū)為常用模塊采用了大量命名慣例
  
• 當(dāng)你看到np.arange時(shí)，那是引用NumPy里的arange函數(shù)。
  
• 注意：從一個(gè)像NumPy一樣的大包里導(dǎo)入一切函數(shù)（from numpy import *）在Python軟件開發(fā)里被認(rèn)為是一種壞的做法。

六、Spyder集成開發(fā)環(huán)境

（一）Spyder概述

• Spyder是Anaconda軟件套裝中內(nèi)置的一款專業(yè)級(jí)集成開發(fā)環(huán)境，專為數(shù)據(jù)科學(xué)和科學(xué)計(jì)算設(shè)計(jì)。用戶無需額外安裝，在已安裝Anaconda的環(huán)境中，只需在Anaconda Prompt命令行界面輸入并執(zhí)行Spyder命令，即可快速啟動(dòng)這一功能強(qiáng)大的IDE。它集成了代碼編寫、調(diào)試、文件瀏覽、變量查看等多種實(shí)用工具，并且與Anaconda中的科學(xué)計(jì)算庫(kù)如NumPy、Pandas等無縫銜接，極大地提升了數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員的工作效率。

（二）啟動(dòng)Spyder

• 在Anaconda Prompt命令行窗口里執(zhí)行Spyder命令
  
  
• 通過View | Panes菜單設(shè)置，只顯示Editor、IPython Console和Plots
  

（三）IPython交互式操作

• 一維數(shù)組降序排列
  
• 使用pandas讀取csv文件
  
• 使用matplotlib繪制函數(shù)圖像
  
  
• 再次執(zhí)行plt.plot(x, y)，會(huì)在命令下方顯示函數(shù)圖像
  

（四）編寫Python程序

• 新建一個(gè)Python程序
  
• 編寫程序，計(jì)算1 + 2 + 3 + …… + 100的值
  
• 保存程序（D:\python_work\day01\sum.py）
  
• 運(yùn)行程序，查看結(jié)果
  

七、使用Jupyter筆記本

（一）Jupyter筆記本概述

• Jupyter Notebook是一個(gè)基于網(wǎng)頁的交互式計(jì)算環(huán)境，它允許用戶創(chuàng)建和分享包含實(shí)時(shí)代碼、方程式、可視化圖表以及文本注釋的文檔。該平臺(tái)支持多種編程語言，尤其適合數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。在Jupyter Notebook中，用戶可以編寫可執(zhí)行代碼單元格，并立即查看結(jié)果，同時(shí)提供易于閱讀和迭代修改的工作流。此外，Notebook還支持Markdown格式文本，便于生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告和教程，是科研教育、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與成果展示的理想工具。通過其豐富的插件生態(tài)系統(tǒng)，用戶能夠進(jìn)一步定制工作環(huán)境以滿足特定需求。

（二）啟動(dòng)Jupyter筆記本

• 通過Windows開始菜單啟動(dòng)Jupyter筆記本
  
  

（三）新建Jupyter筆記

• 新建Python 3 (ipykernel)
  
  

（四）演示如何繪制圖像

1、繪制正弦函數(shù)的圖像

• 繪制$y=\sin x$的圖像
  

2、繪制邏輯函數(shù)的圖像

• 邏輯函數(shù)$?(x)=\frac{1}{1+e^{?x}}$在數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)中非常著名，通常被稱為sigmoid函數(shù)或Logistic函數(shù)。該函數(shù)輸出值域?yàn)?0,1)，形狀類似于S形曲線，常用于模型概率估計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)等領(lǐng)域。當(dāng)輸入x趨于負(fù)無窮時(shí)，函數(shù)輸出接近0；而當(dāng)x趨于正無窮時(shí)，輸出接近1。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，它能夠?qū)⑦B續(xù)的實(shí)數(shù)映射到(0,1)區(qū)間，模擬二元事件的概率。
  

• 繪制邏輯函數(shù)$?(x)=\frac{1}{1+e^{?x}}$的圖像
  

八、課后習(xí)題

（一）單選題

1. 下列哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)分析的類型？
   A. 描述性數(shù)據(jù)分析
   B. 預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)分析
   C. 探索性數(shù)據(jù)分析
   D. 統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)分析

2. 在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，以下哪項(xiàng)描述了數(shù)據(jù)分析的作用？
   A. 僅用于商業(yè)決策支持
   B. 幫助企業(yè)提高運(yùn)營(yíng)效率，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶行為模式
   C. 只在科學(xué)研究領(lǐng)域有用
   D. 只適用于歷史數(shù)據(jù)回顧，對(duì)未來預(yù)測(cè)無幫助

3. 下列哪個(gè)命令行工具與Anaconda環(huán)境管理相關(guān)？
   A. pip
   B. npm
   C. conda
   D. gem

4. 使用Spyder集成開發(fā)環(huán)境時(shí)，下列哪種方式不是啟動(dòng)它的正確途徑？
   A. 通過Anaconda Navigator
   B. 直接在終端中輸入spyder
   C. 從Windows開始菜單打開
   D. 使用命令npm start

5. 在Python中，查看已安裝包通常使用的命令是（ ）
   A. python install
   B. pip freeze
   C. conda update
   D. import packages

6. 在Jupyter Notebook中新建筆記的快捷方式是（ ）
   A. 單擊“文件”>“新建”>“Notebook”
   B. 使用命令jupyter notebook new
   C. 在命令行輸入jupyter notebook --generate
   D. 執(zhí)行ipython notebook --create

7. 下列哪項(xiàng)是探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)的目標(biāo)之一？
   A. 確定因果關(guān)系
   B. 創(chuàng)建精確的預(yù)測(cè)模型
   C. 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的異常值和潛在結(jié)構(gòu)
   D. 完成假設(shè)檢驗(yàn)并得出結(jié)論

8. 若要在Python中導(dǎo)入一個(gè)模塊，如numpy，正確的方式是：
   A. load numpy
   B. use numpy
   C. require numpy
   D. import numpy

9. 對(duì)于驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析(VDA)，其主要目的是（ ）
   A. 檢驗(yàn)理論模型是否與實(shí)際數(shù)據(jù)相吻合
   B. 創(chuàng)建一個(gè)新的統(tǒng)計(jì)模型
   C. 計(jì)算變量間的相關(guān)系數(shù)
   D. 分析數(shù)據(jù)集中各變量的分布特征

10. Anaconda的主要優(yōu)點(diǎn)之一是（ ）
    A. 提供輕量級(jí)的Python解釋器
    B. 只支持單一版本的Python環(huán)境
    C. 集成了大量科學(xué)計(jì)算庫(kù)，并方便管理多個(gè)Python環(huán)境
    D. 不包含任何數(shù)據(jù)可視化庫(kù)

（二）判斷題

1. 數(shù)據(jù)分析僅在大數(shù)據(jù)時(shí)代才變得重要。
2. 描述性數(shù)據(jù)分析主要用于總結(jié)和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)集的基本特征，如平均值、中位數(shù)和頻率分布等。
3. 在Anaconda環(huán)境中，可以使用conda install命令安裝Python包。
4. 使用import *導(dǎo)入整個(gè)Python模塊是推薦的做法，因?yàn)樗梢允勾a更簡(jiǎn)潔。
5. Spyder IDE中的IPython交互式操作窗口支持實(shí)時(shí)運(yùn)行和測(cè)試代碼片段。
6. Jupyter Notebook可以直接輸出圖像，并嵌入到文檔中，方便進(jìn)行可視化展示。
7. 驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的新規(guī)律或關(guān)系。
8. Anaconda集成開發(fā)環(huán)境是一個(gè)單一的Python解釋器，不支持多個(gè)版本Python并存。
9. 在Spyder中，用戶可以利用內(nèi)置的變量瀏覽器直接查看和修改變量的值。
10. 通過Jupyter Notebook創(chuàng)建的數(shù)據(jù)分析報(bào)告可以直接導(dǎo)出為HTML、PDF等多種格式文件。

（三）簡(jiǎn)答題

1. 描述數(shù)據(jù)分析流程中的關(guān)鍵步驟，并舉例說明每個(gè)步驟的具體內(nèi)容。

2. 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求和挑戰(zhàn)產(chǎn)生了哪些變化？

3. 如何使用Anaconda命令行進(jìn)行Python包的安裝、升級(jí)和查看操作？請(qǐng)分別給出相應(yīng)的命令示例。

4. Spyder IDE相比文本編輯器或其它IDE，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)有哪些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)？

5. Jupyter Notebook在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中起到什么作用？列舉至少兩個(gè)它在協(xié)作、教學(xué)或研究方面的重要特性。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-790403.html

到了這里，關(guān)于數(shù)據(jù)分析講課筆記01：數(shù)據(jù)分析概述的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！