1、首先要掌握Python基础知识，包括Python语法、数据类型、变量、流程控制等；
2、学习Python数据分析常用的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等；
3、了解数据采集技术，能够从网络、数据库等获取数据；
4、学习数据清洗和数据处理技术；
5、学习信息可视化技术；
6、学习统计学和机器学习基础知识；
7、熟悉常见的数据分析方法，如数据挖掘、回归分析等。
Python 数据分析需要学：
Python: Python 是一种解释型的高级编程语言，是数据分析的基础，用于编写数据处理程序。
NumPy： NumPy 是 Python 的一种开源的数学计算库，提供了丰富的数学函数和便捷的矩阵运算功能。
Pandas： Pandas 是 Python 中一种强大的基于 NumPy 的数据分析库，提供了便捷的数据结构，函数和工具，可以更快速地完成数据处理任务。
Matplotlib： Matplotlib 是 Python 中一种专为数据可视化而设计的库，可以快速绘制出各种图表。
SciPy： SciPy 是 Python 中一种科学计算库，主要用于科学、工程计算，提供了大量的科学计算函数和算法。
StatsModels： StatsModels 是 Python 中一种强大的统计分析库，支持线性模型、统计模型等多种分析方法。
