整个流程可以大概分成四部分。
1. 数据获取：①本地获取，用户手工输入，或者以文本文件的形式读取，又或读取某个数据库；②网络获取，比如爬取信息，对信息解析，保存到文件，或者网站直接提供了api与数据下载。
2.数据整理：把数据获取的部分，按我们需要的方式给整理完成，包括数据格式，数据的取舍，数据计算等等，又可以称为“数据清洗”，其目的是为了之后的数据分析，减轻分析的难度。
3.数据分析：在整理的基础上，按照我们想要的方式对数据进行分析，统计
4.数据展示：完成分析后，把结果展示出来，又可以细分为传统的控制台展示；以图形化的形式展示（数据可视化）；也可以不展示，把分析结果保存到文件里。
尽管用其他程序语言也可以完成相同的工作，但python的简易性，众多的第三方库已经对类似的工作，进行了大量的“奠基”，站在前人的肩膀上，能够大大减少开发难度与时间。
同时，因为python的第三方太多，这就造成了数据分析的整个流程中，同一个功能，很可能许多库都能完成，而多个流程，也可能由一个库就能解决，存在重叠性。
Anaconda 是一个第三方提供的开源免费工具集平台，它支持800多个python第三方库，包含多个主流工具，特别适合数据计算领域开发，跨平台能在Windows/linux/os x 等系统上使用。
工具集平台：Anaconda IDE，包括conda，spyder，IPython三个核心。
工具之一：conda 包管理和环境管理，包管理与pip类似，管理python的第三方库；环境管理能够允许用户使用不同版本的python，灵活在它们之间切换。conda工具将其他工具，第三方库，python版本，与conda自己都当成包，同等对待。
工具之一：Spyder 编写和调试python源代码的工具，Windows有一个spy++工具，两者完全不同，不要混淆
工具之一：IPython interactive扩展的交互环境，在python基础的交互环境（黑框框shell）之上增强了很多功能，使得输入输出更加清晰，适合可视化和GUI相关应用。在这个交互环境中，使用?能直接显示变量类型，%run demo.py 直接运行py程序。
以上都是通用领域的开发工具，还有两个特别适合科学技术与数据分析领域：
canopy是收费滴，SO…………
首先认识numpy库，它是一个开源的python科学计算基础库，它提供了以下功能：
1.一个强大的N维数组对象ndarray
2.广播功能函数，用来在数组间进行计算
3.整合c/c++/fortran代码的工具
4.线性代数，傅立叶变换，随机数生成等
数据纬度：一组数据的组织形式，向一维方向展开，就是一维数据，向N个纬度上展开，就是N维数据。
一维数据：我们日常使用的数组，python对应的列表，集合等概念。
二维数据：由多个一维数据组成，是一维数据的组合形式，典型“表格”，其中表头可以是二维数据的一部分，也可以单独存在。
多维数据：由一维或二维数据在新的纬度上扩展，比如书本。
高维数据：和多维不同，仅使用简单的二元关系来表示复杂的数据，典型就是“字典”这种键值对。
既然python基础已经提供了列表这样的复杂数据结构，能够表示多维，为什么还需要额外引入ndarray呢？
例子：使用基础python方法
这样的计算方法，思维重点还是在单个元素上，而numpy提供了更接近科学计算的思想模式
代码量并没有减少，但是它编程的方式符合科学计算思想。
ndarry特点：
①数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据。
②设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度。
③经过观察，在科学计算中，一个纬度的所有数据类型往往相同，数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间。
换句话说，python基础的列表结构，尽管提供了灵活性，但同时也在运算速度和存储空间方面做了取舍。
ndarry由两部分构成：
①实际的数据
②描述这些数据的元数据（数据纬度，数据类型等）
因为元数据需要一些额外信息，所以轴（axis）保存数据的纬度，秩（rank）表示轴的数量。
实例：
int32是numpy自己定义的，不属于python基本类型
为什么ndarray要支持这么多复杂的类型呢？
对比python仅有bool，整数，浮点数和复数4种基础类型。
因为科学计算设计数据较多，对存储和性能都有较高要求，元素类型精细定义，有助于numpy合理使用存储空间并优化性能。
同时对元素类型精细定义，有助于程序员对程序规模有合理评估。