数据分析是现代数据科学的核心。它涉及到从数据中提取有价值的见解，以支持决策和行动。以下是一些基础的数据分析概念和技巧。
数据类型
在开始分析之前，了解数据类型是非常重要的。数据可以分为以下几类：
- 数值型数据：如年龄、收入等。
- 分类数据：如性别、职业等。
- 时间序列数据：如股票价格、气温等。
数据清洗
数据分析的第一步通常是数据清洗。这包括处理缺失值、异常值和重复数据。
- 缺失值：可以使用插值或删除的方法处理。
- 异常值：可以使用聚类或回归分析等方法识别和处理。
- 重复数据：可以通过删除重复的行来处理。
数据可视化
数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分。它可以帮助我们更好地理解数据，并发现数据中的模式。
- 柱状图：用于比较不同类别之间的数值。
- 折线图：用于展示数据随时间的变化趋势。
- 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
数据可视化示例
统计分析
统计分析是数据分析的另一个重要组成部分。它包括描述性统计、推断性统计和假设检验。
- 描述性统计：用于描述数据的中心趋势和离散程度。
- 推断性统计：用于从样本数据推断总体数据。
- 假设检验：用于检验假设是否成立。
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