数据分析大牛常用的 10 个Python 工具包，你知道几个？

1. D - Tale 适合快速查看数据集整体情况，在做初步的数据探索时，能让你迅速对数据有个全面的认识，比如拿到一个新的电商销售数据集，用它可以快速了解数据分布、变量关系等。 2. ydata - profiling 当你面对大规模数据时，它能快速给出数据的基本统计信息、变量相关性等，如分析大型医疗数据、金融交易数据等。 3. Sweetviz 在对比不同版本数据集或者不同分组数据时非常有用，比如对比新旧算法下的实验数据、不同地区的销售数据等。 4. AutoViz 处理各种规模的数据可视化都很轻松，无论是小型的科研实验数据，还是大型的社交媒体用户数据，都能快速生成直观报告。 5. Dataprep 在处理大规模数据时优势明显，能为数据分析节省大量时间，比如分析海量的气象数据、交通流量数据等。 6. Klib 当你有特定的分析需求，比如想对数据缺失值进行特殊处理、分析特定变量的相关性时，它就能大显身手。 7. Dabl 在进行机器学习项目的前期，快速了解数据分布和特征，为后续建模提供参考，比如做图像识别、自然语言处理等项目时。 8. SpeedML 适合进行完整的机器学习项目，从数据处理到模型训练，它能贯穿整个流程，提高开发效率。 9. DataTile 在对数据进行基础统计分析时，能比describe()函数给出更多有用信息，比如分析学生成绩数据、员工绩效数据等。 10. edaviz 如果你习惯在 Jupyter 环境中进行数据分析，虽然它现在集成到其他工具里了，但也能在一定程度上延续它的功能。 探索性数据分析（EDA）在数据分析河数据科学的世界里至关重要，所以钱老师根据Meng Li的分享内容进行了总结，希望给大家打开思路，让你的数据分析工作更加高效有趣。

我是钱德勒（chandler_is_dreaming），拥有超10年全球顶尖企业数据运营与商业分析实战经验，曾任职于多家头部互联网及国际知名企业，历任商业运营总监、商业智能负责人、数据分析高级经理等职。具备丰富的数据分析实战经验，曾成功从0搭建团队、优化流程、推动数字化转型，最多管理60余人的数据团队，累计面试超300人，尤其擅长数据相关岗位（如数据分析师、商业分析师、运营分析师、数据产品经理等）的职业规划、简历优化、技能提升、业务思维、面试技巧等。