Python数据分析100天学习计划

"从零到精通的Python数据分析之旅！100天系统学习计划带你掌握核心语法、数据分析、机器学习到项目实战全流程前10天夯实Python基础，随后20天深入NumPy、Pandas等数据分析工具，中期20天攻克HTTP协议、反爬等数据采集技能，再用20天解锁机器学习算法最后20天实战四大典型项目：数据采集清洗、分析报告、Excel集成及部署上线，每日任务明确（如第16天Matplotlib可视化、第45天反爬策略），循序渐进培养真实场景解决问题的能力"。

Python数据分析100天学习计划

• 第1-10天：Python核心语法
  • 第1天：环境搭建
    • 学习：
      • Python解释器与IDE(VSCode/PyCharm)
      • Anaconda环境配置
      • Jupyter Notebook基础
    • 练习：
      • 安装并验证Python环境
      • 创建第一个.ipynb文件
  • 第2天：数据类型
    • 学习：
      • 数值类型(int/float/complex)
      • 字符串操作(切片/格式化)
      • 布尔类型应用场景
    • 练习：
      • 类型转换实验
      • 字符串格式化练习
  • 第3天：流程控制
    • 学习：
      • 条件语句(if/elif/else嵌套)
      • 循环结构(while/for)
      • 循环控制(break/continue)
    • 练习：
      • 质数判断程序
      • 斐波那契数列生成
  • 第4天：函数设计
    • 学习：
      • 函数定义与参数传递
      • 作用域(global/nonlocal)
      • Lambda表达式
    • 练习：
      • 递归实现阶乘
      • 匿名函数排序
  • 第5天：数据结构
    • 学习：
      • 列表操作(增删改查)
      • 字典键值对处理
      • 集合运算(交集/并集)
    • 练习：
      • 学生成绩管理系统
      • 词频统计程序
  • 第6天：文件操作
    • 学习：
      • 文本文件读写模式
      • CSV文件解析
      • JSON序列化
    • 练习：
      • 日志文件分析器
      • 配置读写工具
  • 第7天：异常处理
    • 学习：
      • 异常类层次结构
      • 自定义异常
      • with上下文管理
    • 练习：
      • 文件操作安全封装
      • 网络请求错误处理
  • 第8天：面向对象
    • 学习：
      • 类与实例
      • 继承与多态
      • 魔术方法
    • 练习：
      • 电商商品类设计
      • 银行账户系统
  • 第9天：模块管理
    • 学习：
      • 标准库使用(datetime/random)
      • 包创建与导入
      • pip包管理
    • 练习：
      • 自动报告生成器
      • 虚拟环境配置
  • 第10天：综合项目
    • 学习：
      • 代码结构组织
      • PEP8规范
    • 练习：
      • 通讯录管理系统
      • 单元测试编写
• 第11-30天：数据分析基础
  • 第11天：NumPy数组
    • 学习：
      • ndarray创建
      • 数组索引技巧
      • 广播机制
    • 练习：
      • 矩阵运算实现
      • 图像数据模拟
  • 第12天：Pandas核心
    • 学习：
      • Series操作
      • DataFrame构建
      • 索引设置
    • 练习：
      • 股票数据模拟
      • 时间序列创建
  • 第13天：数据清洗
    • 学习：
      • 缺失值处理策略
      • 重复值检测
      • 数据类型转换
    • 练习：
      • 脏数据清洗实战
      • 异常值处理
  • 第14天：数据合并
    • 学习：
      • concat纵向合并
      • merge横向关联
      • join索引连接
    • 练习：
      • 多表关联查询
      • 数据追加操作
  • 第15天：数据分组
    • 学习：
      • groupby机制
      • 聚合函数应用
      • 数据透视表
    • 练习：
      • 销售数据分组统计
      • 多维数据透视
  • 第16天：Matplotlib
    • 学习：
      • 图形对象结构
      • 子图布局
      • 样式配置
    • 练习：
      • 折线图绘制
      • 散点图可视化
  • 第17天：Seaborn
    • 学习：
      • 统计图形绘制
      • 颜色主题设置
      • 多图网格系统
    • 练习：
      • 分布直方图
      • 热力图生成
  • 第18天：Excel基础
    • 学习：
      • 工作簿操作
      • 单元格格式设置
      • 公式应用
    • 练习：
      • 销售报表制作
      • 数据验证设置
  • 第19天：Excel自动化
    • 学习：
      • openpyxl读写
      • 图表生成
      • 条件格式
    • 练习：
      • 报表自动化生成
      • 数据保护设置
  • 第20天：Python-Excel
    • 学习：
      • pandas读写Excel
      • 样式保留技巧
      • 大文件处理
    • 练习：
      • Excel数据清洗管道
      • 多工作表合并
  • ...（中间20天类似详细展开）...
• 第41-60天：数据采集
  • 第41天：HTTP协议
    • 学习：
      • 请求方法
      • 状态码解析
      • Header设置
    • 练习：
      • 手动HTTP请求
      • Header分析工具
  • 第42天：Requests
    • 学习：
      • GET/POST请求
      • Session保持
      • 代理配置
    • 练习：
      • API数据获取
      • 登录状态维持
  • 第43天：HTML解析
    • 学习：
      • BeautifulSoup
      • CSS选择器
      • DOM遍历
    • 练习：
      • 新闻标题提取
      • 产品信息抓取
  • 第44天：动态页面
    • 学习：
      • Selenium基础
      • 元素定位策略
      • 等待机制
    • 练习：
      • 电商价格监控
      • 瀑布流数据采集
  • 第45天：反爬策略
    • 学习：
      • User-Agent轮换
      • IP代理池
      • 验证码处理
    • 练习：
      • 分布式爬虫设计
      • 验证码破解实验
  • ...（后续每天详细计划）...
• 第61-80天：机器学习
• 第81-100天：项目实战
  • 第81天：数据采集项目
    • 学习：
      • Scrapy框架
      • 中间件开发
      • 分布式爬取
    • 练习：
      • 构建房产数据采集系统
      • 数据存储到MySQL
  • 第82天：数据清洗项目
    • 学习：
      • 数据质量评估
      • 特征工程
      • 管道构建
    • 练习：
      • 清洗电商评论数据
      • 构建特征数据集
  • 第83天：分析报告项目
    • 学习：
      • 指标设计
      • 可视化故事叙述
      • 报告自动化
    • 练习：
      • 销售分析报告生成
      • 动态仪表盘创建
  • 第84天：Excel集成项目
    • 学习：
      • Excel插件开发
      • VBA与Python交互
      • 企业级应用
    • 练习：
      • 财务分析工具箱
      • 数据校验系统
  • ...（剩余每天具体项目）...
  • 第100天：项目部署
    • 学习：
      • Docker容器化
      • 定时任务调度
      • 监控告警系统
    • 练习：
      • 部署完整数据分析管道
      • 编写项目文档