How to: Day66~80 - Python数据分析
#### Day66 - [数据分析概述](./Day66-80/66.数据分析概述.md)

1. 数据分析师的职责
2. 数据分析师的技能栈
3. 数据分析相关库

#### Day67 - [环境准备](./Day66-80/67.环境准备.md)

1. 安装和使用anaconda
    - conda相关命令
2. 安装和使用jupyter-lab
    - 安装和启动
    - 使用小技巧

#### Day68 - [NumPy的应用-1](./Day66-80/68.NumPy的应用-1.md)

1. 创建数组对象
2. 数组对象的属性
3. 数组对象的索引运算
    - 普通索引
    - 花式索引
    - 布尔索引
    - 切片索引
4. 案例：使用数组处理图像

#### Day69 - [NumPy的应用-2](./Day66-80/69.NumPy的应用-2.md)

1. 数组对象的相关方法
    - 获取描述性统计信息
    - 其他相关方法

#### Day70 - [NumPy的应用-3](./Day66-80/70.NumPy的应用-3.md)

1. 数组的运算
    - 数组跟标量的运算
    - 数组跟数组的运算
2. 通用一元函数
3. 通用二元函数
4. 广播机制
5. Numpy常用函数

#### Day71 - [NumPy的应用-4](./Day66-80/71.NumPy的应用-4.md)

1. 向量
2. 行列式
3. 矩阵
4. 多项式

#### Day72 - [深入浅出pandas-1](./Day66-80/72.深入浅出pandas-1.md)

1. 创建Series对象
2. Series对象的运算
3. Series对象的属性和方法

#### Day73 - [深入浅出pandas-2](./Day66-80/73.深入浅出pandas-2.md)

1. 创建DataFrame对象
2. DataFrame对象的属性和方法
3. 读写DataFrame中的数据

#### Day74 - [深入浅出pandas-3](./Day66-80/74.深入浅出pandas-3.md)

1. 数据重塑
    - 数据拼接
    - 数据合并
2. 数据清洗
    - 缺失值
    - 重复值
    - 异常值
    - 预处理

#### Day75 - [深入浅出pandas-4](./Day66-80/75.深入浅出pandas-4.md)

1. 数据透视
    - 获取描述性统计信息
    - 排序和头部值
    - 分组聚合
    - 透视表和交叉表
2. 数据呈现

#### Day76 - [深入浅出pandas-5](./Day66-80/76.深入浅出pandas-5.md)

1. 计算同比环比
2. 窗口计算
3. 相关性判定

#### Day77 - [深入浅出pandas-6](./Day66-80/77.深入浅出pandas-6.md)

1. 索引的使用
    - 范围索引
    - 分类索引
    - 多级索引
    - 间隔索引
    - 日期时间索引

#### Day78 - [数据可视化-1](./Day66-80/78.数据可视化-1.md)

1. 安装和导入matplotlib
2. 创建画布
3. 创建坐标系
4. 绘制图表
    - 折线图
    - 散点图
    - 柱状图
    - 饼状图
    - 直方图
    - 箱线图
5. 显示和保存图表

#### Day79 - [数据可视化-2](./Day66-80/79.数据可视化-2.md)

1. 高阶图表
    - 气泡图
    - 面积图
    - 雷达图
    - 玫瑰图
    - 3D图表

#### Day80 - [数据可视化-3](./Day66-80/80.数据可视化-3.md)

1. Seaborn
2. Pyecharts