今天（2024年7月14日），我利用周末的时间前往图书馆进行了一整天的听课和实操学习。这次的学习内容是数据分析，为了更好地将所学知识应用到自己的工作中，并迅速实现学以致用，我主要对Python中的数据分析基础工具——NumPy和Pandas进行了基本操作的学习，初步掌握了这些工具的基本用法。
数据分析对我来说是一项技术活。尽管经过多年的努力，我目前只能停留在描述性分析的层面，即对已经发生的事实数据进行准确的描述。然而，诊断性分析、预测性分析和处方性分析等更高级的分析方法仍需深入学习。为了提升我的分析层次，我决定将这些高级分析方法列入我的学习目标中。
首先，我重点学习了数据分析工具，这也是我为什么如此沉迷于Python的原因之一。通过使用这些工具，可以显著提高分析效率并实现数据可视化、异常数据直观展示等功能。
以下是我今天（2024年7月14日）学习如何使用Matplotlib进行数据图形输出的代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt # 数据
months = ['1月', '2月', '3月', '4月'] values = [12, 45, 55, 444] # 设置中文显示
plt.rcParams ['font.sans-serif '] = ['SimHei'] # 指定默认字 plt.rcParams ['axes.unicode _minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 # 创建图表 fig,
ax = plt.subplots (figsize=(10, 5)) ax.bar (months, values, color='skyblue', edgecolor='white', linewidth=2) # 增加边缘宽度和颜色 # 设置柱状图的圆角
for bar in ax.patches : bar.set _edgecolor('white') # 边缘颜色 bar.set _linewidth(2) # 边缘宽度
bar.set _joinstyle('round') # 设置拐角为圆形 # 设置背景颜色
fig.patch.set _facecolor('lightblue')
通过今天的实操学习，我对数据分析有了更深的理解和掌握，这将为我在本职工作中的经营分析提供有力的支持。希望在接下来的学习中，我能不断进步，逐步实现从描述性分析到更高层次的分析目标。
