数据分析方法论是数据科学领域的重要分支，它涉及如何通过数学、统计和计算机科学的方法来处理和分析数据，以从中提取有价值的信息和洞察。
常用分析方法
- 描述性统计：用于总结数据集的基本特征，如均值、中位数、标准差等。
- 推断性统计：用于从样本数据推断总体特征，如假设检验、置信区间等。
- 机器学习：通过算法让计算机从数据中学习，进行预测或分类。
- 数据可视化：通过图形和图像展示数据，帮助人们更直观地理解数据。
实践案例
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数据可视化示例
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