数据分析是人工智能领域的重要一环，它帮助我们理解数据、发现模式并从中提取洞察。本教程将为您介绍数据分析的基础知识。
基础概念
- 数据集：数据集是进行分析的基础，它通常包含一系列相关数据。
- 变量：变量是数据集中的属性，例如年龄、收入等。
- 统计量：统计量是对数据集特征的度量，如平均值、中位数、标准差等。
常用工具
- Python：Python 是数据分析中最常用的编程语言之一，拥有丰富的数据分析库，如 Pandas、NumPy、SciPy 等。
- Excel：Excel 是最常用的数据分析工具之一，适合处理中小规模的数据。
实践案例
以下是一个简单的数据分析案例：
- 数据收集：从网络上收集了 1000 名用户的年龄和收入数据。
- 数据清洗：去除无效数据，如年龄为负数或收入为负数的数据。
- 数据探索：计算年龄和收入的基本统计量，如平均值、中位数、标准差等。
- 数据可视化：使用图表展示年龄和收入的关系。
年龄与收入关系图
下一步学习
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