随着Python在商业数据建模领域重要性日益凸显，掌握Python数据分析已然成为商科学生极具竞争力的差异化技能。本社团即日起推出：
Python基础数据分析完整系列教程，教会你从零到一零基础上手python数据分析与建模技术，整套内容共6期，内容安排如下：
1.Python环境安装与数据集准备
2. pandas库入门与数据预处理
3. 数据清洗（Data Cleaning）
4. 数据可视化（Visualization）
5. 数据建模
6. Python配套学习资源整理
感兴趣的同学可以持续关注，一同和我们追更本系列！温馨提示，若反响热烈，我们会开启“大数据分析-Hive库教程”新系列哦，感兴趣的大家请多多点赞转发
第一节教程：Python环境安装与数据集准备：
Step 1：Anaconda下载与数据资源准备
一.下载Anaconda, 并launch其中的Jupyter Notebook 模块
为什么要下载anaconda：
简洁，易用的python运行环境，Anaconda的核心目标是简化包管理与部署流程，适合新手快速上手python数据分析，csv文件可直接拖入，下载完后也可以在vscode中运行，该发行版包含适配Windows、Linux和macOS系统的数据科学类包，方便新手入门
Anaconda网址下载点这里:
https://www.anaconda.com/download
Launch 完成后，jupyternotebook的界面应该为此界面，点击new-python3按钮即可创建新的任务，后续在此项目中输入的代码会自动存储在该项目中
新项目界面为此，双击标题改标题，下方蓝色的为代码块
二. CSV文档准备：（以Kaggle中的项目为例）
美国公募基金与ETF金融数据分析项目链接：
https://www.kaggle.com/datasets/stefanoleone992/mutual-funds-and-etfs/code
点击Download下载数据集 （CSV格式，文件后缀csv）
打开Jupyter Notebook，把CSV文件直接拖入Jupyter Notebook
点击拖入成功的csv，若出现类似excel的布局，则导入成功
到此为止，第一部分完成了，操作非常方便快捷，快来动手试试吧!
