python中可以操作时间的工具包 scipy干啥的？
scipy干啥的？
SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。SciPy中有的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊能量函数、迅速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中正确的计算。Scipy中有的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特珠函数、迅速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等。
数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？
数据分析工作，不仅能实际对虚无飘渺数据的分析去发现自己问题，还能够是从经济学原理确立数学模型，对投资或其他决策是否是六逆重生疗法进行分析，预测未来的收益及风险情况，为不予行政处罚决定科学合理的决策提供给依据。
数据分析工作事实说话，用数据深入探究工作现状和发展趋势，变化了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，绝对客观地捉住了工作中问题短板，使这些问题无可辩驳地当时的社会在面前，催进人们不得不争取想提高水平、去改正问题。数据分析工作提高了工作效率，提高了管理的科学性。
我们提数据，做报表，这些都是信息的收集，信息的处理，信息的整合；而给结论，是我们要输出的对这些信息的描述，也就是我们必须帮帮别人这些信息倒底是啥；是因为信息多，我们才要收拾，因为收拾好了，我们才要提炼出来有用信息。
三个极优秀的数据分析专家，不需要必须具备以上能力：
1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示，它有一个最重要的前提就是要懂业务，包括行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独到见解的见解。数据分析的目的那是研究数据基于转化成增长，若逃出行业背景和公司业务内容，数据分析就是几块没有价值的数据图表罢了。
2、管理能力。数据分析师另一方面要垒建数据分析框架的要求，考虑统一的业务指标。再者不需要是对数据分析的结论研究出根本原因，并为下一步的工作目标提出指导性的规划。
3、分析能力。数据分析师前提是要手中掌握一些行之有效的管理方法的的数据分析方法，并能身形灵活的与自身实际工作相结合。数据分析师常用的数据分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉的十字分析法、结构分析法、条形图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、轮回分析法、聚类分析法、辨别分析法、主成分分析法、因子分析法、按分析法、时间序列等。
4、工具使用能力。数据分析工具是实现程序数据分析方法理论的工具，对于越发内容庞杂的数据，数据分析师前提是要完全掌握相应的工具去对这些数据参与哪采、擦洗、分析和处理，以快速准地的到最后的结果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等
5、设计能力。是指发挥图表和图形即将数据分析师的观点清楚地、应明确地展露出出去，使分析结果清晰明了。图表电脑设计是门大学问，要如何你选图形，如何并且版式设计，颜色怎么样才能可以搭配等，都是需要手中掌握是有的设计原则。
假如你的自学能力很强，这样的话你这个可以可以参考网上的推荐书籍，自己放下书本，找些案例正在去学习。
如果你要前辈的指导，这样你可以不遵循CDA数据分析研究院的老师推荐一下的学习方法来学数据分析：
必须，数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。
一、数据分析技术
要注意以及excel，sql，BI分析工具等。
数据分析是个比较大的概念，咨询领域也有很多的分析工具，和：
1、Excel工具（Excel的强大必须单列）
2、什么专业的数据分析工具：SPSS、SAS、Matlib等
3、数据分析编程工具：Python、R等
4、商业智能BI工具
本文比较多想大家推荐推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，代指应用于业务分析什么的技术和工具，按照某些、处理原始数据，将其转化成为流通价值信息做指导商业行动。Gartner把BI定义,定义为一个概括性的术语，包括其中应用程序、基础设施和工具，资源数据、分析信息以改进并360优化决策和绩效，连成一套最佳的位置的商业实践。
自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更简单的
自助式BI（也叫暗自助式分析），是一种新的数据分析。让没有统计分析、数据挖掘、数据库SQL知识的业务人员，也这个可以是从丰富的数据交互和探索它功能，发现到数据背后的原因和价值，从而pk型业务决策的制定。自助式BI分析功能也可以来自于其它的BI软件，也是可以由行业应用软件就提供。
BI数据分析工具，能提供自助式BI结论功能，最终用户可以太身形灵活的与数据交互，探索数据背后的原因并发掘出来更多价值，为决策如何制定可以提供快速有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，可以提供图表联动、数据钻取、数据切片器、OLAP等交互式分析功能，用户仅需是从根本不会的操作，便能不能找到最有价值的数据。
自助式BI的价值
在不使用现代商业智能BI软件的企业中，要先准备着数据仓库和数据集市，然后把由IT/分析团队创建分析看板和报表，但这，与此同时企业发展步伐的加快，业务用户需要更飞速、更不容易地访问数据，这将解决他们在复杂多元的环境中更好的做出决策。借助于自助式BI分析工具，这个可以让这一需求能够得到满足，能很好的提高企业的数据文化。
简单易用的自助式BI
自助式BI从数据打算到BI可交互分析整个过程需要提供了相同高度易用的分析体验。结论人员是从做事磨蹭拽迅速能够完成数据建模和仪表板设计。不但啊,设计过程，可是也应具备水平距离自助灵活自如的数据神念感应能力。分析过程与业务深度融合发展，唯一让科学决策与业务管理分头并进。
自助烧烤马上准备数据、创建家族仪表板和报表
业务人员已经是可以自己设计仪表板和报表，依据自己的业务是需要接受数据分析、中,选择适合的数据可视化效果，并无法形成讲见解，也能真接分析自己的Excel等数据，进而尽量减少以往花大量时间准备需求，然后再交由IT部门开发（或者率先实施厂商）的业务模式，这个可以进阶企业的整体运行效率，以渐渐适应瞬间万变的市场环境。
二、数据分析方法
常用的数据分析方法和以上13种：
1.具体解释统计
具体解释性统计是指应用制表和分类，图形包括计算概括性数据来具体解释数据的几乎全部趋势、分与合趋势、偏度、峰度。
2.假设检验
参数检验
参数检验通常和U验和T检验
1）U验使用条件：当样本含量n较高时，样本值符合正态分布
2）T检验不使用条件：当样本含量n较小时，样本值条件正态分布
非参数检验
非参数检验是对于总体分布情况做的假设，
比较多方法以及：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
3.信度分析：检査准确测量的可信度，.例如调查问卷的真实性。
4.列联表讲：作用于总结离散化方法变量或夹直变量之间有无未知查找。
5.相关分析：研究现象之间是否需要存在某种依存关系，对具体详细有依存关系的现象研究和探讨咨询方向及查找程度。
6.方差分析
不使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本充斥正态分布总体；各总体方差相等。
7.回归分析
包括：一元线性回归总结、20多块钱线性回归模型总结、Logistic回归讲包括其他轮回方法：非线性重临、更加有序降临、算数平均回归等
8.聚类分析：样本个体或指标变量按其更具的特性通过分类，寻找合理不的度量事物相似性的统计量。
9.辨别分析什么：据已能够掌握的一批分类内容明确的样品建立如何判断函数，使才能产生错判的事例至少，由此对决策变量的一个新样品，判断它依附哪个还可以吧
10.主成分分析：将彼此相关的一组指标转化成为彼此的的的一组新的指标变量，用此其中相对多的几个新指标变量就能看专业反应原多个指标变量中所包涵的主要注意信息。
11.因子分析：一种旨在推广去寻找隐藏在多变量数据中、根本无法然后仔细观察到却影响或支配可测变量的潜在目标因子、并大概潜在因素因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种20多块钱统计分析方法
12.R0C讲
R0C曲线是依据一系列差别的二分类(分界值或做出决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标草图的曲线
13.其他分析方法
时间序列分析、生存总结、不对应分祈、决策树分析、神经网络。
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