<🚀 數據領航員札記>

<領航員：🧑🏻‍🚀 鄭雅綿/ 👩🏼‍🚀 陳永珅/ 👩🏼‍🚀 葉芯妤>

<時間：2022/6/11>

<航行目標：Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn>

當我們在進行探索式資料分析 （Exploratory Data Analysis, EDA）時，我們需要搭配不同的分析工具才有辦法將龐雜的內容進行有條理的分析任務，EDA主要就是將統計運用於資料上並透過視覺化套件呈現特徵的重要程度以及分布狀況，這時我們就需要有處理數據的Numpy和Pandas清整資料，而清整完成後就可以利用Matplotlib以及Seaborn來視覺化我們的結果。

一.<Numpy>
今天我們將從Numpy開始航行🚩。Numpy具備較為全面的數學運算功能（矩陣運算、統計運算等等），以及可以多種程式語言當中使用，Numpy也是一種open source，是可以公開開發和維護的套件。跟著我們揭開多維陣列平行運算進行優化的強大函式庫面紗，點擊下方連結來一起欣賞Numpy迷人一面吧！

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二.<Pandas>
一聽到資料分析的基本工具就一定少不了Pandas！Pandas 為Python提供高效能、簡易使用的資料格式(Data Frame)並且同時倒入資料庫，對於想要節省時間的工程師來說可是不可或缺的好幫手。接下來就讓我們一起來看看Pandas是如何高效地應用在實戰上吧！

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三.<Matplotlib>
透過Pandas對原本雜亂的資料進行了前處理，有了乾淨的資料，那要怎麼進一步找到裡面insight並有效地傳遞自己的觀點和結果呢？那就往視覺化👀的星球航行吧gogo💪💪 接下來抵達的是 Matpplotlib，不僅從歷史角度切入撰寫，讓讀者能夠了解完整脈絡，也有完整程式碼手把手教學，教你繪出不同的統計圖型，讓結果更一目瞭然，這麼厲害的套件真的不想學嗎⁉️趕快進來閱讀吧❗️❗️❗️

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四.<Seaborn>
看完了Matplotlib，是不是感覺意猶未盡呢⁉️，緊接著，我們將降落於Matplotlib的兄弟星🪐，號稱進階版的繪圖套件—Seaborn，不僅能夠讓使用者在做圖時，樣式、風格和顏色配置等等有更多選擇，程式碼語法上也更加精簡，更輕鬆地設定出好看的圖型，同時，作者也貼心🥰的為大家整理出常用圖型的使用情境。想要知道更多的你，趕快進來閱讀吧❗️❗️❗️

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