python数据分析项目除了机器学习还可以用什么

除了机器学习，Python数据分析项目还可以使用以下技术和工具：

1. 数据清洗和预处理：在数据分析项目中，数据往往需要进行清洗和预处理，以去除噪声、处理缺失值、处理异常值等。Python提供了多种库和工具，如Pandas、NumPy和Scikit-learn，可以方便地进行数据清洗和预处理。

2. 可视化：可视化是数据分析中非常重要的一环。Python中的Matplotlib、Seaborn和Plotly等库提供了丰富的绘图功能，可以帮助用户将数据以直观的方式展示出来，从而更好地理解数据和发现模式。

3. 统计分析：Python中的SciPy和Statsmodels库提供了丰富的统计分析工具，如假设检验、方差分析、回归分析等。这些工具可以帮助用户进行数据的统计描述和推断分析。

4. 数据库操作：对于大规模数据的分析项目，可能需要将数据存储在数据库中，并进行查询和操作。Python中的SQLAlchemy和pymysql等库可以方便地与各种关系型数据库进行交互。

5. 文本挖掘和自然语言处理：对于包含文本数据的项目，可以使用Python中的NLTK和SpaCy等库进行文本挖掘和自然语言处理，如文本分类、情感分析、实体识别等。

6. 时间序列分析：对于时间序列数据的分析，Python中的Pandas和Statsmodels库提供了丰富的时间序列分析功能，如时间序列预测、季节性分析等。

7. Web开发和部署：如果需要将数据分析项目部署为Web应用，可以使用Python中的Django、Flask和FastAPI等框架进行Web开发，将数据可视化和分析结果展示在网页上。

这些只是数据分析项目中常用的一些技术和工具，根据具体的需求和场景，还可以使用其他的库和工具来完成数据分析任务。