1、Django： Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
2、pandas：数据处理神器，高效的数据结构和数据分析工具，让数据清洗与分析变得简单。 statsmodels：统计模型库，涵盖回归、时间序列分析等，为深入的统计分析提供平台。 Scikit-Learn：机器学习的瑞士军刀，包含了广泛适用的算法和工具，易于上手。
3、数据库管理与操作： SQLAlchemy如同桥梁，连接Python与数据库世界，提供强大的SQL工具和对象关系映射能力。大数据处理加速器： Dask专为大数据而生，支持并行计算，让处理海量数据变得轻松。视觉呈现的艺术： Matplotlib、Seaborn和Plotly为数据可视化增添色彩，无论是静态还是交互式图表，都能充分展示数据的魅力。
4、Numpy：Numpy是Python中常见的一个用于数组处理的库，它支持多维数组及矢量化计算。Numpy的广泛使用是因为它提供了高效的数学函数。Pandas：Pandas是基于Numpy的一个开源数据分析Python库，它提供了快速、灵活且富于表现性的数据结构，使您能够轻松地操作数列及数据框架。
1、合理使用图表和表格数据分析报告需要使用合适的图表和表格来展示数据。数据展示需要注意信息量的大小，数据展示的图表和表格需要具有易读性，准确性以及良好的美学效果，让读者更加清晰地了解数据。需要注意的是，图表和表格应该有足够的标题和标注，这些标题和标注对于阐明分析是非常重要的。
2、做好一份优质的数据分析报告需要确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点就足够了。①确定报告框架 先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。
3、第数据清洗：所谓的数据清洗，就是数据的采集、整理及加工，最终得到适合分析的数据形式。其中数据整理和加工包括方面和角度很多，譬如去重、处理缺失值、异常值处理等。第数据分析：包括两个部分，第一部分就是基础统计分析，譬如对比分析，交叉分析，时间序列分析等。
4、确定报告受众和分析目的 无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。
5、在一份数据分析报告的背后，有许多枯燥的、基础的准备工作要做，例如数据采集、数据仓库、数据治理等等。 如果没有高质量的数据作为坚实的地基，那么数据分析报告的高楼大厦是不稳固的。 如果没有明确数据分析的目标，那么后面的工作可能就是胡拼乱凑，用一堆图表堆砌的花架子，并不能解决实际的问题。
6、比如，可以使用决策树、支持向量机等算法进行数据分析。结果呈现 结果呈现是数据分析的最后一步，需要将分析结果呈现给用户或决策者。以下是结果呈现的具体步骤：数据可视化 数据可视化是一种直观、易懂的结果呈现方式，可以通过图表、地图等方式将分析结果呈现出来。
1、数据采集：数据的起点 数据采集是数据分析的第一步，理解其价值在于掌握原始数据的全貌。数据分析师需关注数据的产生时间、条件、格式，如Omniture的Prop变量长度限制，Webtrekk的发送数据量规定。在离线APP的数据收集中，要理解数据延迟可能带来的影响。
2、以下一张图涵盖了财务分析的各维度，各指标。趋势分析法：趋势分析法包括定比和环比。定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较。而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较。
3、我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”我这次特地总结了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。
1、数据获取繁琐 业务部门想要获取数据完全依赖IT部门，但周期性的数据获取，需要IT人员重复投入，IT人员工作繁忙，数据的及时性无法保证。工作重复，耗时耗力 企业的业务人员每天都需要完成日报、周报、月报等常规报表，需要用Excel手工处理复杂的数据，不断复制粘贴，浪费时间。
