数据分析是数据科学领域的重要基础，通过系统化方法从数据中提取有价值的信息。以下是关键知识点：

1. 核心概念

📊 数据清洗：去除噪声、处理缺失值
📈 数据可视化：用图表直观展示数据关系
🛠️ 统计分析：应用假设检验、回归分析等方法
💾 数据存储：SQL/NoSQL数据库与数据仓库技术

2. 应用场景

  • 商业决策：销售趋势预测 📈
  • 医疗研究：患者数据模式挖掘 📚
  • 金融风控：异常交易检测 💰
  • 社交媒体：用户行为分析 👥

3. 常用工具

工具 用途
Python 数据处理（Pandas）、机器学习（Scikit-learn）
R语言 统计分析与可视化（ggplot2）
SQL 关系型数据库查询
Tableau 交互式数据仪表盘

4. 学习路径建议

  1. 掌握基础统计学知识 📚
  2. 学习Python/R编程语言 💻
  3. 实践真实数据集分析 📁
  4. 深入机器学习与数据挖掘 🧠

需要进一步了解数据科学核心概念？可参考数据科学技术详解。

数据可视化
Python数据分析
R语言数据分析