Python数据分析的模块有很多，以下是一些常用的模块：
NumPy：NumPy是Python科学计算的基础包，提供了多维数组对象、复杂数据类型、数学函数等工具，还提供了线性代数、傅里叶变换等功能。
pandas：pandas是一个强大的数据分析工具，提供了数据清洗、数据预处理、数据统计等功能，还提供了丰富的数据结构和数据分析工具。
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SciPy：SciPy是一个用于科学计算的Python库，提供了各种数值计算、优化、统计、信号处理等功能，还提供了图像处理、机器学习等功能。
Matplotlib：Matplotlib是一个用于数据可视化的Python库，提供了各种绘图函数和工具，可以绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图等等。
seaborn：seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的绘图函数和工具，可以方便地绘制各种复杂的图表，包括热力图、分类散点图、回归分析图等等。
statsmodels：statsmodels是一个用于统计建模和分析的Python库，提供了各种统计模型和工具，包括线性回归模型、逻辑回归模型、广义线性模型等等。
scikit-learn：scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了各种机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等等。
以上是一些常用的Python数据分析模块，它们各自具有不同的特点和功能，根据实际需求选择合适的模块进行数据分析。