在网上找了许多资料，是关于python数据分析，下下来一看，几乎都是教你如何处理数据，教你如何画图，教你循环语句这些，我觉得这些都是最基本的python使用的资料，叫做数据分析有点文不对题，我找了半天也没有找到关于数理统计的资料，其实基础已经具备且比较娴熟，想学一些用python进行数理统计，即假设检验、回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相关分析这样的知识，我觉得这才叫做数据分析，跪求万能的知乎大神们不吝赐教啊，大写的感谢啊。。。

使用的是python3.5，requests.post(url, data=xml, timeout=30, cert=cert_config)，xml格式里面包含中文，会提示UnicodeEncodeError: ‘latin-1’ codec can’t encode characters in position 16-19: ordinal not in range(256)

我就是打工仔，我现在已经工作了，可是工资很低所以我想利用晚上的时间做些兼职，可是我又没有多少资金？也就是说学习python那个方向可以最快速的工作赚钱，可以上手项目，或者兼职，做点可以赚钱的又锻炼了技术，希望大家推荐下方向，可以赚钱的项目等，因为有点缺钱，感觉马上赚钱才有动力。首先我技术不好，想的是看看有哪些赚小钱的项目 钱不在多，在于提供方向与思路.

启动ipython时提示错误，如下：大神们帮忙看下，网上找不到类似的，小女子感激不尽。

工科大四，最近比较闲。对数据挖掘比较感兴趣，想找个人带我入门。

我们知道标题中出现的三类产品是数据挖掘常用的工具，我的问题有二：其一，前二分别更倾向于实际工程还是学术研究？：如果是实际工程中广泛应用的话，请列举国内外厂商的实际应用案例，简单说就是在何种应用场景下实现了哪些功能（如果您在实际研发过程中使用过前两者，也欢迎探讨），如沃尔玛用weka完成了一个什么事情（各类搜索引擎很少涉略这方面资料，需借助各位的内部信息源）；如果是学术领域，也请列举相关含金量较高的专利；其二，近来几个大数据项目均告一段落，想抽身做一个小科研，请推荐数据挖掘、数据可视化等方向有趣有料有价值的小课题。谢谢您！

如题用excel或者access直接读文件都是可以自动转换成正确格式的，但是尝试用Python读取的时候尝试了各种代码，读出来的数据都并成一坨，不能很好地分割，求大神指教T^T

马上要成为模式识别的研究僧了。现在想知道模式识别用python更好还是matlab?听说模式识别属于机器学习，看网上的博客都是用python之类的~请各位知乎大神各抒己见吧~