数据分析是通过收集、处理、分析数据来发现有价值信息的过程。以下是核心知识点概览：
1. 基本概念 📖
- 数据清洗：去除无效数据，如缺失值（
NaN）或异常值数据清洗 - 统计分析：使用均值、中位数、标准差等指标描述数据特征统计分析
- 数据可视化：通过图表直观展示数据关系数据可视化
2. 常用工具 🛠️
- Python（Pandas/Numpy/Matplotlib）Python编程
- R语言（ggplot2/dplyr）R语言
- Excel（基础数据分析）Excel操作
3. 分析流程 🔄
- 确定目标
- 数据收集
- 数据处理
- 分析建模
- 结果解读
想深入了解数据分析的进阶技巧？可访问 /data_analysis_introduction 阅读更多。
4. 实践建议 ✅
- 学习SQL进行数据查询
- 掌握Python数据处理基础
- 多做可视化练习（推荐使用Seaborn库）
- 参考 数据科学项目实战 提升能力
机器学习
数据分析是通往数据科学的基石，持续学习才能掌握核心技能！