python数据分析要学哪些东西?

Python数据分析需要学习以下内容：

1. 编程基础：Python语言基础，包括数据类型、变量、运算符、条件语句、循环语句等。

2. 数据处理：掌握pandas、numpy等数据处理库，能够进行数据清洗、处理和分析。

3. 数据可视化：学习matplotlib、seaborn等数据可视化库，能够绘制各种图表，如折线图、散点图、柱状图等。

4. 统计分析：掌握统计学基本概念和算法，如平均数、中位数、方差、标准差等，能够进行数据分析和预测。

5. 数据挖掘：学习scipy、scikit-learn等数据挖掘库，能够进行数据挖掘和机器学习，如分类、聚类、回归等。

6. 数据库：学习如何使用SQL语言操作数据库，如查询、插入、更新和删除数据等。

7. 报表和可视化：掌握如何使用Python生成报表和可视化数据，如word、Excel、PDF等格式的报告和图表。

8. 实践项目：通过实践项目，锻炼Python数据分析的能力，如网络爬虫、金融分析、市场分析等。

以上是Python数据分析需要学习的内容，这些技能可以帮助数据分析师对数据进行深入的分析和挖掘，为企业提供决策支持和业务优化。