Python 电力数据分析系统的主要知识点思维导图

在构建Python电力数据分析系统的思维导图中，主要包含以下几个核心部分：

1. **Python基础知识**:
- 数据结构（如列表、元组、字典、集合）
- 初级数据处理库（Pandas）
- 控制流（for, while循环，if-else等）
- 函数和模块管理

2. **电力数据获取**:
- CSV读取
- APIs（如PowerWorld API, EIA API等）的数据抓取
- 数据库操作（SQLAlchemy, PyODBC等）

3. **数据清洗与预处理**:
- 缺失值处理
- 异常值检测
- 时间序列数据处理（如频率转换、重采样）
- 数据标准化或规范化

4. **数据分析**:
- 描述性统计分析
- 相关性分析
- 电力负荷预测（ARIMA, LSTM等模型）
- 能源消耗趋势分析

5. **特征工程**:
- 特征提取（例如功率因子、峰谷用电量）
- 特征选择（减少冗余和无关特征）
- 时间序列特征（如季节性、周期性）

6. **可视化工具**:
- Matplotlib和Seaborn用于数据可视化
- Plotly, Bokeh for交互式图表
- Power BI集成（可选）

7. **机器学习与深度学习**:
- 适用于电力需求预测的算法（回归、分类）
- 模型训练与评估
- TensorFlow, Keras或PyTorch的使用

8. **高级主题**:
- 电网建模与仿真
- 能源管理系统（EMS）
- 实时数据处理与监控