根据文章主题和逻辑关系，我为您设计以下阅读引导方案：

配套文字说明：

1. 入门基石（必读）
   📘《1. 六西格玛遇上Python》→ 方法论总纲，建议优先精读

2. 基础三剑客（可并行）
   ├─📊《2. 帕累托图》→ 重点数据排序与决策
   ├─📈《3. 直方图》→ 数据分布核心工具
   └─🔍《4. 散点图》→ 数据探索第一视角

3. 高阶应用链（递进学习）
   └─《5. 散点图高阶》→ 矩阵/三维等进阶技巧
   ├─💹《6. 多变量应用》→ 行业案例实战
   ├─🌌《7. 密度图》→ 大数据可视化方案
   └─🧮《8. 回归分析》→ 统计建模终极应用

学习建议：
✅ 蓝色模块（1-4）建议完整学习
✅ 橙色模块（5-8）可根据专业方向选择：

• 金融/市场：重点6+8
• 医学/科研：重点7+8
• 数据工程：全模块覆盖

知识图谱特征：
基础模块平均阅读时间：20-30min/篇
高阶模块平均阅读时间：40-60min/篇
总知识量 ≈ 80%统计分析 + 20%编程实践

通过按照上述顺序阅读，读者可以由浅入深、循序渐进地学习Python在数据可视化和统计分析方面的知识和应用，逐步提升数据分析能力。