数据分析是通过统计学方法和工具，从数据中提取有价值信息的过程。无论是商业决策还是科研探索，数据分析都扮演着关键角色。以下是核心要点：
1. 基础概念 📌
- 数据清洗：去除无效数据，确保准确性
- 数据可视化：用图表直观展示数据关系（例如：柱状图、折线图）
- 统计分析：平均值、中位数、回归分析等
2. 常用工具 🛠
| 工具 | 用途 | 学习链接 |
|---|---|---|
| Python | 数据处理与机器学习 | /articles/python_programming |
| R语言 | 统计分析与可视化 | /articles/r_language |
| Excel | 基础数据整理 | /articles/spreadsheets |
3. 应用场景 🌐
- 商业智能：销售趋势预测
- 社会科学：民意调查分析
- 生物医学：基因数据解读
4. 学习路径推荐 🚀
- 先掌握基础统计学知识
- 学习Python编程语言
- 实践项目：尝试用数据回答实际问题
- 深入学习机器学习算法