零基础上手Python数据分析 (1)：Windows环境配置与开发工具，开启数据科学之旅！

—— 工欲善其事，必先利其器：迈出Python数据分析的第一步

为什么要选择 Python 进行数据分析？

在数据科学领域，Python 已经成为事实上的标准语言，这并非偶然。 它拥有众多优势，使其在数据分析领域脱颖而出：

• 简洁易学： Python 语法清晰简洁，接近自然语言，即使没有任何编程基础，也能相对快速地入门。 这大大降低了学习门槛，让你能更快地专注于数据分析本身，而不是被复杂的编程语法所困扰。
• 强大的库生态系统： Python 拥有丰富且强大的第三方库，尤其在数据分析、科学计算、机器学习等领域，例如：
  • Pandas: 提供高效的数据结构 (DataFrame, Series) 和数据分析工具，用于数据清洗、处理、转换和分析。
  • NumPy: 提供高性能的数值计算功能，是很多科学计算库的基础。
  • Matplotlib & Seaborn: 强大的数据可视化库，用于创建各种静态、动态、交互式图表。
  • Scikit-learn: 全面的机器学习库，包含各种常用的机器