数据分析是AI应用的核心环节，以下为常用工具与资源指南：

🧠 常用AI数据分析工具

  • Python数据分析库
    • Pandas: 数据清洗与处理（了解更多）
    • NumPy: 科学计算基础（官方文档）
    • Scikit-learn: 机器学习模型训练
    • TensorFlow/PyTorch: 深度学习数据分析
    • Matplotlib/Seaborn: 数据可视化

📈 数据分析流程图

  1. 数据收集 → 2. 数据清洗 → 3. 数据探索 → 4. 模型构建 → 5. 结果分析
数据分析流程

🌐 应用场景示例

  • 金融风控：通过用户行为数据预测违约风险
  • 用户画像：结合点击数据与消费记录生成个性化标签
  • 舆情监控：利用文本数据进行情感分析与趋势预测

如需深入学习机器学习算法，可访问 机器学习专题 进行扩展阅读。