Analisis data menggunakan Python mencakup pemahaman dasar tentang sintaks, tipe data, dan operasi pada struktur data. Python mendukung tipe data seperti integer, float, string, dan boolean, dengan variabel yang bersifat case-sensitive. Struktur data seperti list, tuple, dan dictionary digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi data dengan fleksibilitas yang berbeda.
Python juga menyediakan operasi aritmetika dasar serta struktur kontrol seperti if-else dan loop untuk pengolahan data yang dinamis. Dilengkapi dengan pengenalan modul Pandas, pustaka manipulasi data yang sangat kuat, memungkinkan pengelolaan data melalui DataFrame, termasuk indexing, slicing, dan seleksi data berbasis label atau posisi. Proses pengolahan data dapat mencakup penambahan dan penghapusan kolom, pengubahan tipe data, hingga penggabungan DataFrame dengan metode seperti concat() dan merge().
Selain pengolahan data, Python juga mendukung analisis statistik dan visualisasi data. Fungsi seperti mean(), median(), dan groupby() memungkinkan analisis deskriptif dan agregasi data untuk menyajikan informasi yang lebih mendalam. Untuk visualisasi, nantinya Python dapat terintegrasi dengan Matplotlib dan Seaborn, yang memfasilitasi pembuatan grafik seperti garis, batang, histogram, dan boxplot. Dengan kombinasi kemampuan pengolahan, analisis, dan visualisasi, Python menjadi alat yang efisien untuk mengolah dan menganalisis data dalam berbagai skenario.