一、环境搭建

1. 安装 Python ：从官网下载适合你操作系统的版本并安装，建议勾选 “Add Python to PATH” 选项。

2. 安装相关库 ：常用的有 NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（数据可视化）、Seaborn（高级可视化）。使用 pip 命令安装，如 pip install numpy。

二、数据读取与初步处理

1. 读取数据 ：使用 Pandas 读取数据文件，如 CSV 文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 查看数据基本信息 ：使用 data.head() 查看前几行，data.info() 查看数据结构，data.describe() 获取描述性统计信息。

3. 数据清洗 ：

o 处理缺失值 ：用 data.isnull().sum() 检查缺失值，data.fillna() 填充或用 data.dropna() 删除。

o 处理重复值 ：用 data.duplicated().sum() 检查重复值，data.drop_duplicates() 删除。

三、描述性统计

1. 集中趋势度量 ：均值（data.mean()）、中位数（data.median()）、众数（data.mode()）。

2. 离散程度度量 ：极差（data.max() - data.min()）、方差（data.var()）、标准差（data.std()）、四分位数间距（IQR = data.quantile(0.75) - data.quantile(0.25)）。

3. 分布形状度量 ：偏度（data.skew()）、峰度（data.kurtosis()）。

四、推断性统计

1. 参数估计 ：总体均值估计（Z 区间或 t 区间）、总体比例估计、总体方差估计（卡方区间）。

2. 假设检验 ：均值检验（单样本、独立样本、配对样本 t 检验）、比例检验（单样本、两样本比例检验）、方差检验（卡方检验、F 检验）。

五、数据可视化

1. 基本绘图 ：柱状图（plt.bar()）、折线图（plt.plot()）、散点图（plt.scatter()）。

2. 统计图 ：直方图（plt.hist()）、箱线图（plt.boxplot()）。

3. 高级可视化（Seaborn） ：热力图（sns.heatmap()）、联合分布图（sns.jointplot()）。

六、案例实践

以电商用户数据为例：

1. 数据读取与初步处理 ：读取数据，查看基本信息，清洗数据。

2. 描述性统计 ：计算用户年龄、消费金额等的统计量，分析消费金额分布。

3. 推断性统计 ：检验男性和女性用户消费金额差异。

4. 数据可视化 ：绘制年龄分布直方图、消费金额与购买频率散点图、不同性别消费金额箱线图。

我是通过以上步骤实操，据说这样可以全面分析数据，为业务决策提供支持。