Python 在資料分析領域有眾多強大的模組，以下是幾個重要的資料分析模組：
NumPy:
- 描述： NumPy 是 Python 中用於科學計算的基礎套件，提供多維陣列與數學函數操作，對於處理大型數據集效能優越。
- 使用情境： 資料陣列操作、線性代數運算。
Pandas:
- 描述： Pandas 是資料分析領域中常用的資料結構與工具的模組，提供了 DataFrame 類型，用於處理和分析結構化數據。
- 使用情境： 數據清理、數據探索、數據轉換、時間序列分析。
Matplotlib:
- 描述： Matplotlib 是一個繪圖庫，用於製作各種靜態、動態、互動性的圖表和圖形，可視化數據分析結果。
- 使用情境： 資料可視化、繪製各種圖表。
Seaborn:
- 描述： Seaborn 是基於 Matplotlib 的高階資料視覺化庫，提供更簡單的 API 和更漂亮的預設主題，適用於統計圖表。
- 使用情境： 提供更高級的統計圖表。
Scikit-learn:
- 描述： Scikit-learn 是機器學習領域中的一個開源機器學習庫，提供了各種機器學習演算法，包括分類、回歸、聚類等。
- 使用情境： 機器學習、資料探索、模型建立。
Statsmodels:
- 描述： Statsmodels 是一個統計模型庫，用於估計和測試各種統計模型，提供線性模型、時間序列分析等。
- 使用情境： 統計分析、假設檢定。
SciPy:
- 描述： SciPy 是基於 NumPy 的另一個科學計算庫，提供許多科學和工程計算中的常用函數。
- 使用情境： 科學計算、優化、積分。
這些模組組合在一起，為 Python 使用者提供了豐富的工具和功能，支援從數據清理、探索、可視化到機器學習等各個階段的資料分析工作。