数据分析是人工智能领域的重要基础，通过探索数据背后的规律，为决策提供科学依据。以下是核心知识点概览：
一、基础概念 🧠
- 数据科学流程：从数据收集 → 清洗 → 分析 → 可视化 → 结论
- 关键技能：统计学基础、编程（Python/R）、数据可视化工具
- 应用场景：商业洞察、科研分析、智能推荐等
二、核心工具推荐 🛠️
| 工具 | 用途 | 学习路径 |
|---|---|---|
| Python | 数据处理与建模 | Python数据分析教程 |
| Pandas | 数据清洗与分析 | 数据处理工具详解 |
| Matplotlib/Seaborn | 数据可视化 | 图表制作指南 |
| SQL | 数据库查询 | 数据库基础教程 |
三、实战案例 📈
- 医疗领域：通过患者数据预测疾病风险
- 金融行业：利用交易数据识别欺诈模式
- 电商分析：用户行为数据驱动精准营销
四、学习建议 📚
- 先掌握统计学基础（如假设检验、回归分析）
- 学习SQL查询语句与数据库操作
- 实践项目：从公开数据集（如Kaggle）开始动手