入门Python数据分析，你可以遵循以下步骤：
1. 环境搭建
安装Python，推荐使用Anaconda，它集成了Python解释器和常用的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
conda install pandas matplotlib
2. 学习Python基础
掌握Python的基本语法，包括变量、数据类型、控制结构等。
3. 掌握核心库
NumPy：用于数值计算，提供N维数组对象和科学计算功能。
Pandas：用于数据处理和分析，提供DataFrame等数据结构。
Matplotlib：用于数据可视化。
4. 数据获取
学习如何使用Python读取数据，如CSV、Excel文件，以及如何使用网络爬虫工具如Scrapy抓取网页数据。
5. 数据整理
学习如何处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和特征提取。
6. 数据建模与分析
学习使用Scikit-learn库进行数据建模，包括分类、回归、聚类等算法。
7. 数据可视化
学习使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。
8. 明确学习目标
确定你为什么要学习数据分析，这将帮助你选择合适的学习路径和资源。
9. 统计学理论学习
学习数据分析所需的统计学基础，如概率、分布、假设检验等。
10. 实践项目
通过实际项目来应用所学知识，加深理解。
推荐资源
在线教程和互动课程可以帮助你快速掌握基础知识。
书籍如《深入浅出数据分析》、《赤裸裸的统计学》和《数据科学导论》适合初学者。
学习路径
从Python编程语言基础开始，逐步学习数据分析工具，然后深入线性代数和机器学习，最后进行时间序列分析等高级主题的学习。