在Python中，statsmodels是统计建模分析的核心工具包，其包括了几乎所有常见的各种回归模型、非参数模型和估计、时间序列分析和建模以及空间面板模型等，其功能是很强大的，使用也相当便捷，当然前提是知道怎么去使用。最实用最有效的方式自然是自己去看官方的文档，学习里面的例子，学会如何去使用，但是对于刚开始的学习者来说，这种大的文档难免显得有点庞杂，因此本文旨在从大的方向上去介绍一下使用方法，不会具体的讲里面的细节，以给初学者一个大概的方向。
我们在统计分析和建模的过程中，大致可以分为数据获取和处理、数据分析和建模及预测、结果可视化这三个步骤。下面我们就这三个步骤来一一简单的说明statsmodels可以起到的作用。
一、数据的获取
我们当然可以有自己的数据，带着处理好的数据去使用这个包，但是实际上statsmodels提供了丰富的数据库接口，可以获取R里面可以获取的数据库数据，以及其他各种数据库的数据，详见下图。对于具体的接口，读者可以自己看官方文档。
二、统计建模
这部分其实不用多说，读者根据文档目录选择自己需要的模型即可。
三、结果可视化
对于可视化，我们自然可以用其他的包来实现，但是有些可视化是有一定的统计限制的，比如对于ACF和PACF的可视化，除了要求系数的bar图，还需要画出置信区间，这时候自己实现就相当麻烦。对此，statsmodels提供了Graphics工具，让我们可以直接画出这些图。
当然，最后对于一些常见的模型的使用，statsmodels还提供了例子进行讲解，读者可以参考文档的Exampes这一项，里面有比较丰富的各种例子，可以学习使用方法。对于一些比较具体的方法或函数，如果文档没有详细说明，读者还可以自己点击Source看源码。
