以下是一份极简Python数据分析入门指南，帮助新手快速掌握核心技能：

1. 工具准备

安装必备库：

推荐使用 Jupyter Notebook（交互式编程环境）进行数据分析。

2. 数据加载

使用 pandas 加载数据：

3. 数据预览

4. 数据清洗

处理缺失值、重复值和异常值：

5. 探索分析

6. 数据可视化

使用 matplotlib 或 seaborn 绘图：

7. 简单建模（示例：线性回归）

使用 scikit-learn 进行预测：

8. 总结

1. 核心库：pandas（数据处理）、matplotlib/seaborn（可视化）、scikit-learn（建模）。

2. 流程：加载数据 → 清洗 → 探索 → 可视化 → 建模。

3. 练习：使用公开数据集（如Kaggle、UCI）实战练习。

提示：遇到问题时，善用 print() 查看中间结果，并查阅文档（如Pandas文档）。