python数据分析要学哪些东西如下：
随着大数据时代的到来，数据分析已成为各行各业中不可或缺的重要环节。而Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，成为了数据分析师们的首选工具。
1.Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
2.数据处理与清洗：数据分析的第一步是数据处理与清洗，因此需要学习如何使用Python中的相关库(如Pandas)对数据进行加载、处理和清洗。你需要学会读取不同格式的数据文件、处理缺失值和异常值，并进行数据转换和合并等操作。
3.数据可视化：数据可视化是数据分析中重要的环节，帮助我们更好地理解和展示数据。Python中的Matplotlib和Seaborn等库提供了丰富的数据可视化功能。学习如何使用这些库创建直方图、散点图、折线图等图表，并进行图表美化和定制。
4.统计分析：掌握统计分析方法是进行数据分析的核心技能之一。Python中的SciPy和NumPy等库提供了丰富的统计函数和工具，如假设检验、回归分析、方差分析等。了解基本的统计概念和方法，并学会如何使用Python进行统计分析。
5.机器学习：机器学习是数据分析领域的热门技术，Python中的Scikit-learn和TensorFlow等库提供了强大的机器学习算法和工具。初学者可以从学习常用的机器学习算法(如线性回归、决策树、聚类等)开始，并逐步深入探索更复杂的模型和算法。
6.实践项目：在学习的过程中，不要忘记实践项目的重要性。尝试使用Python进行真实的数据分析项目，可以是自己感兴趣的数据集或者是开放的公共数据集。通过实践项目，你将锻炼自己的数据分析能力，并加深对Python的理解和运用。
总结起来，学习Python数据分析需要掌握Python基础知识、数据处理与清洗、数据可视化、统计分析和机器学习等技能。通过不断学习和实践，你将能够熟练运用Python进行数据分析，解决实际问题，并为职业发展打下坚实的基础。