数据处理与分析是现代数据科学的核心技能。在这个教程中，我们将探讨数据处理的基本概念、常用工具和技术。
基本概念
数据处理通常包括以下几个步骤：
- 数据采集：从各种来源收集数据。
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等问题。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的形式。
- 数据分析：使用统计方法或机器学习模型分析数据。
常用工具
以下是数据处理与分析中常用的工具：
- Python：一种广泛使用的编程语言，特别适合数据处理。
- R：一种专门用于统计分析和图形表示的语言。
- SQL：用于数据库管理和查询的编程语言。
实践案例
以下是一个简单的Python数据处理案例：
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('/path/to/data.csv')
# 数据清洗
data = data.dropna()
# 数据转换
data['new_column'] = data['existing_column'] * 2
# 数据分析
print(data.describe())
扩展阅读
想要深入了解数据处理与分析？请访问数据处理基础教程。