# 数据分析知识

**Repository Path**: trident_python/data-analysis-knowledge

## Basic Information

- **Project Name**: 数据分析知识
- **Description**: 数据分析知识【numpy、pandas、matplotlib】
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-14
- **Last Updated**: 2026-09-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# 数据分析知识库

本项目是一个数据分析学习资源，专注于数据可视化与分析实践。

## 项目简介

本仓库提供了数据分析相关的基础知识和实践案例，重点介绍Seaborn可视化库的使用方法。

## 数据文件

项目包含以下数据集：

| 文件名 | 说明 |
|--------|------|
| `house_sales.csv` | 房屋销售数据 |
| `mall_order_item.csv` | 商场订单数据 |
| `penguins.csv` | 企鹅数据集 |
| `tb_book.csv` | 图书销售数据 |
| `tm_movie.csv` | 电影数据 |
| `weather.csv` | 天气数据 |

## 可视化示例

项目提供了以下可视化示例图片：

- `_hist_check.png` - 直方图检查示例
- `movie_rating.png` - 电影评分可视化
- `world_population.png` - 世界人口数据可视化

## 主要内容

### Seaborn可视化教程

4.0-seaborn目录下包含Seaborn可视化库的详细教程，涵盖：

- 基础图表绘制
- 数据分布展示
- 关系型数据可视化
- 分类数据处理
- 图表样式设置

## 使用方法

1. 确保已安装Python环境和Jupyter Notebook
2. 安装必要的依赖库：
```bash
pip install pandas seaborn matplotlib
```
3. 打开`4.0-seaborn/main.ipynb`文件，运行示例代码

## 依赖环境

- Python 3.7+
- pandas
- seaborn
- matplotlib
- jupyter

## 适用人群

- 数据分析初学者
- 需要学习数据可视化的开发人员
- 对Python数据处理感兴趣的学者

## 贡献指南

欢迎提交Issues或Pull Request来完善本项目的内容。