数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是采用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学基本比较薄弱，也能够完成一些基本的数据分析任务，比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。
采用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法，包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，采用Python来完成这些算法还是比较方便的，因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子：
由于Python语言自身语法比较简单，所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的，难点在于算法的学习，如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外，学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解，不同行业对于数据分析维度有不同的要求，这些知识需要在工作中不断积累，在产业互联网发展的大背景下，行业知识是比较重要的。
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