首先要掌握Python基礎語法，這是進行數據分析的基石。包括數據類型，如整數、浮點數、字符串、列表、字典等，了解不同數據類型的特點和操作方法，才能在處理數據時得心應手。比如，在分析學生成績數據時，成績可以用浮點數表示，學生姓名用字符串表示等。控制結構如if-else語句、for循環、while循環等，能幫助我們根據不同條件和需求對數據進行處理和篩選。例如，通過for循環可以遍歷一個存儲學生成績的列表，找出成績高于80分的學生。函數定義則可以將一些常用的操作封裝起來，提高代碼的復用性。如定義一個計算平均值的函數，方便在不同數據集上計算平均值?！禤ython編程：從入門到實踐》是一本非常適合初學者學習Python基礎語法的書籍。

熟悉常用的數據分析庫也是基礎中的基礎。NumPy是Python的一個數學計算庫，它提供了大量的數學函數和高性能的多維數組對象，能高效地進行數組計算，在處理大規模數據時優勢明顯。Pandas庫則擅長數據處理和分析，它提供了數據結構如Series和DataFrame，方便我們對數據進行讀取、清洗、轉換等操作。比如可以用Pandas讀取CSV格式的銷售數據文件，進行數據的初步處理。Matplotlib和Seaborn是數據可視化庫，能將枯燥的數據以直觀的圖表形式展示出來，如折線圖、柱狀圖、散點圖等，幫助我們更好地理解數據的特征和趨勢。以分析某公司每月銷售額為例，用Matplotlib繪制折線圖可以清晰地看到銷售額的變化趨勢。

數據處理與清晰是數據分析中至關重要的環節。要學會導入各種格式的數據文件，如CSV、Excel等，查看數據的基本信息，包括數據的形狀、列名、數據類型等。檢查數據中的缺失值，對于缺失值可以根據具體情況選擇填充方法，如用均值、中位數填充，或者根據數據的特點進行插值填充等。還要能夠識別和刪除異常值，避免異常值對分析結果產生干擾。比如在分析用戶年齡數據時，若出現明顯不合理的年齡值，就需要進行處理。