数据分析是数据科学的核心环节，通过挖掘数据价值为企业决策提供支持。以下是典型应用场景与技术要点：
项目概述
- 目标：从海量数据中提取洞察，支持业务优化
- 工具：Python（Pandas/Numpy）、SQL、Tableau
- 数据类型：结构化数据（数据库）/非结构化数据（日志、文本）
核心模块
数据清洗
🧹 处理缺失值、异常值与重复数据
示例：df.dropna()删除空值特征工程
🧠 通过标准化、编码构建预测模型输入
关键：提取高相关性特征（如用户行为序列）可视化分析
📈 使用Matplotlib/Seaborn生成趋势图
案例：对比不同季度销售数据
应用场景
- 商业智能：用户留存率分析 →
- 风险预测：金融欺诈检测模型训练
- 市场洞察：竞品价格波动监测 → 点击查看技术实现
扩展阅读
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