1.Python数据分析简介
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
Python的强大之处在于它的应用领域范围之广，遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等。实现其强大功能的前提，就是Python具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。通过对库的引用，能够实现对不同领域业务的开发。然而，正是由于库的数量庞大，对于管理这些库以及对库作及时的维护成为既重要但复杂度又高的事情。
2.开发环境搭建
1）Anaconda简介
Anaconda 包含 conda, Python 和超过150个科学相关的软件库及其依赖。Conda是一个包管理工具。Anaconda是一个非常大的软件，因为它包含了非常多的数据科学相关的库。如果你并不需要如此大量的库，你可以只安装 Miniconda, 一个简化版，仅包含 conda 和 Python。 然后你仍然可以安装其他所需的库。
2）Anaconda安装
1）在官网下载对应平台的安装包
2）本课程使用的版本为：Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.zip
【Python数据分析环境搭建】3）安装过程以win10系统作为下载安装演示仅供大家参考
①访问Anaconda | Anaconda Distribution，如下图所示点击下载：
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②点击安装
a.点击鼠标右键
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4.pycharm编辑器安装
①访问Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains，如下图所示点击下载：
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5.在pycharm中配置anaconda环境
1）选择新建一个test的项目，选择已经存在的虚拟环境。
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6.完成上述步骤python就算正式安装完毕了！
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