Python数据分析已经成为了目前大数据领域最为流行的一种数据处理语言之一。通过Python数据分析，我们可以对数据进行统计、可视化、机器学习等处理，进而得到深入了解和更多的结论。下面就来介绍一下Python数据分析要学哪些东西。
    1.Python编程语言基础
    首先要学好Python编程语言本身，包括Python基础语法、数据类型、函数、类、模块、文件操作等等。只有掌握好Python编程语言的基础知识，才能够更好地进行Python数据分析。
    2.NumPy库
    NumPy库是Python中用于科学计算和数学运算的最基本的库之一，它提供了数组、矩阵等基础数据结构，并且包含了很多高效的数学运算及随机数生成函数。学习NumPy库可以使数据分析更加高效并且容易实现。
    3.Pandas库
    Pandas库是Python数据分析中另一个重要的库，主要用于数据处理和数据挖掘。Pandas提供了Series和DataFrame两种数据结构，可以方便的完成数据的导入、整理、清洗和转换等工作，同时也提供了各种函数和方法方便的完成数据分析和可视化。
    4.Matplotlib库
    Matplotlib库是Python中用于数据可视化的主要库之一。它提供了诸如直方图、散点图、折线图等图表的绘制，通过数据可视化可以更好地发现数据的规律，以及从数据当中提炼出更多的信息。
    5.Scipy库
    Scipy库是Python中另一个重要的科学计算库，与NumPy合作可用于数学、科学、工程等领域的问题。与NumPy不同的是，Scipy提供了更多的统计学和优化学算法，例如图像处理、符号运算、信号处理、聚类等等。
    6.数据挖掘和机器学习算法
    掌握数据挖掘和机器学习算法是Python数据分析的重要组成部分。这些算法可以被用于无监督和有监督学习问题。其中比较常见且重要的算法有聚类分析、回归分析、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等等。
    7.数据库等持久化技术
    在实际的数据分析应用场景中，我们需要将分析结果存储在数据库或者其他的文件系统中，因此需要了解数据库相关的知识。例如SQL数据库技术，NoSQL等持久化技术都需要掌握。
    总结：
    Python数据分析是一项非常有前景的技能，学习起来也需要掌握很多的技巧和知识。以上就是Python数据分析要学哪些东西的一个简单讲解。Python编程语言基础、NumPy库、Pandas库、Matplotlib库、Scipy库、机器学习算法以及数据库等持久化技术都是在Python数据分析过程中不可或缺的技能。

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