Python如何应用于统计建模分析？

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前言：大家好，在之前的文章中，我们已经讲解了大量的Python数据处理方法，比如读取数据、缺失值处理、数据降维等，也介绍了一些数据可视化的方法，如Matplotlib、pyecharts等。那么，接下来，我们就来掌握这些知识。

前言

大家好，在之前的文章中我们已经讲解了很多Python数据处理的方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等，也介绍了一些数据可视化的方法如Matplotlib、pyecharts等，那么在掌握了这些基础技能之后，要进行更深入的分析就需要掌握一些常用的建模方法，本文将讲解如何利用Python进行统计分析。和之前的文章类似，本文只讲如何用代码实现，不做理论推导与过多的结果解释(事实上常用的模型可以很轻松的查到完美的推导与解析)。因此读者需要掌握一些基本的统计模型比如回归模型、时间序列等。

Statsmodels简介

在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。