说实话，统计分析用Python这5个第三方库就够了

知乎上有人问，有没有一款全面的、容易上手的数据统计分析软件？

看到不少回答推荐spss、stata、matlab这类分析软件，但我想说的是，
如果你懂编程，那一定要尝试python数据分析5大专业库，包括pandas、numpy、statsmodels、sklearn、matplotlib，几乎能解决所有数理统计分析的问题，可以读取和导出所有主流格式文件，而且计算效率非常高，我理解会比spss、stata之类的软件效率高很多。

这几个库分别有什么作用呢？它们分工很明确，在各自领域都是名声大噪。

pandas专门负责数据处理，基于直观的二维数据表，配备了上千种的数据处理api，可以实现数据导入、导出、清洗、转换、透视、可视化等各种功能，堪称编程界的Excel。kaggle这样的比赛也都把pandas作为数据处理的核心工具。

numpy是基于数组计算的底层科学计算库，它加速了python的计算能力，很多数据分析库都是基于numpy来实现计算的。numpy有n 维数对象array，而且有丰富的广播函数，能实现线性代数、傅里叶变换等复杂的数学计算。现在主流的AI 建模工具都是在numpy 基础上开发的，跑算法的能力一流。

statsmodels是专门用于统计建模的库，包括各种统计模型的拟合、检验和数据探索的工具，还有丰富的统计推断工具（如 p 值、置信区间）和计量经济学模型，强调模型的解释性和严谨性。对于统计工作来说，statsmodels是绕不开的一个库，spss 有的它都会有。

sklearn 则是用于开发机器学习模型的库，它也是kaggle 比赛里高频出现的工具，因为它集中了分类、预测、聚类等几乎所有机器学习模型，而且调用方法很简单，适合作为日常建模主机工具。

matplotlib是Python中最底层的绘图库，它支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的，或者是matplotlib的拓展，比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等，它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。

另外如果你觉得matplotlib 绘图太麻烦，可以用seaborn，它是专门用于统计绘图的库，非常美观。

这 5 个库不是相互独立的，它们很多api 能直接交互，比如pandas 的数据能直接在matplotlib 中展示，sklearn 训练模型可以交给numpy 来加速，它们在一起就能搞定所有统计数据分析。