数据分析和人工智能正在改变我们的世界。从简单的数据分析到复杂的机器学习，这些技术正在帮助我们更好地理解数据和做出更明智的决策。
数据分析基础
数据分析通常包括以下几个步骤：
- 数据收集：从各种来源收集数据。
- 数据清洗：处理和整理数据，去除错误和不一致的数据。
- 数据探索：通过可视化等方式探索数据，发现数据中的模式。
- 数据建模：使用统计或机器学习模型来分析和预测数据。
人工智能在数据分析中的应用
人工智能在数据分析中扮演着重要角色，以下是一些常见的应用：
- 预测分析：使用机器学习模型预测未来的趋势。
- 自然语言处理：分析和理解自然语言文本。
- 图像识别：通过机器学习算法识别图像中的对象。
数据可视化
数据可视化是数据分析中非常重要的一部分，它可以帮助我们更好地理解数据。以下是一些常用的数据可视化工具：
- Tableau
- Power BI
- Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 库
Data Visualization
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