数据分析是通过收集、整理、分析数据来发现模式、趋势和洞察的过程。以下是核心知识点：
1. 🧠 数据分析的基本步骤
- 数据收集：从可靠来源获取原始数据（如问卷、传感器、数据库）
- 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据
- 数据探索：使用统计方法（均值、方差、相关性）发现数据特征
- 数据建模：应用机器学习算法进行预测分析
- 结果可视化：通过图表展示分析结论（推荐工具：DataAnalysisTools）
2. 📚 常用数据分析工具
| 工具 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Python | 强大的数据处理库（Pandas, NumPy） | 适合复杂分析和算法开发 |
| Excel | 可视化和基础统计功能 | 适合小型数据集和快速分析 |
| SQL | 数据库查询与管理 | 适合结构化数据操作 |
3. 🎯 应用场景示例
- 商业决策：通过销售数据优化库存管理
- 科学研究：分析实验数据验证假设
- 社交媒体：用户行为数据分析
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