PYTHON数据分析方向的第三方库是

Python数据分析方向的第三方库有很多，以下是一些常用的库：

1. pandas：pandas是一个强大的数据处理和分析库，提供了丰富的数据结构和操作方法。它可以处理各种类型的数据，如CSV、Excel、JSON等，并支持数据的清洗、转换、聚合、统计等功能。

2. numpy：numpy是一个用于科学计算的库，提供了大量数学函数和操作数组的方法。它适用于数值计算和数据分析，可以处理大型数据集和复杂的数学运算。

3. matplotlib：matplotlib是一个用于绘制图表的库，提供了丰富的绘图功能，如折线图、柱状图、散点图等。它支持多种数据格式和图形类型，可以帮助用户更好地展示数据和分析结果。

4. seaborn：seaborn是一个基于matplotlib的可视化库，提供了更高级的绘图选项和主题风格。它支持多种数据类型和图形类型，可以帮助用户创建美观、专业的图表。

5. scipy：scipy是一个用于科学计算的库，提供了许多数学和统计函数，如傅里叶变换、积分、微分等。它适用于线性代数、优化、信号处理等领域的数据分析。

6. statsmodels：statsmodels是一个用于回归分析和时间序列分析的库，提供了丰富的模型和方法，如线性回归、逻辑回归、时间序列预测等。它适用于社会科学、经济学、生物学等领域的数据分析。

7. tensorflow：tensorflow是一个用于机器学习的深度学习框架，提供了丰富的神经网络结构和算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。它适用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的数据分析。

8. pytorch：pytorch是一个用于深度学习的库，提供了丰富的神经网络结构和算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。它适用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的数据分析。

9. sklearn：sklearn是一个用于机器学习的库，提供了许多预训练的模型和方法，如分类、回归、聚类等。它适用于各种机器学习任务，可以方便地实现数据预处理、特征提取、模型选择等步骤。

10. xgboost：xgboost是一个用于决策树学习的库，提供了高准确率和低复杂度的决策树模型。它适用于各种回归和分类问题，可以自动调整树的深度和宽度，提高模型的性能。

这些第三方库在数据分析领域都有广泛的应用，可以根据具体的需求选择合适的库进行数据分析工作。