数据分析是利用统计学、数学、计算机科学等知识，对数据进行分析、处理和解释的过程。它是当今信息化时代不可或缺的一部分，广泛应用于商业、科研、金融、医疗等多个领域。
数据分析的主要步骤
- 数据收集：从各种来源收集数据，如数据库、传感器、网络等。
- 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除错误、缺失、异常等数据。
- 数据探索：通过可视化、统计等方法，对数据进行分析，发现数据中的规律和特征。
- 模型建立：根据分析结果，建立相应的模型，如回归模型、决策树等。
- 模型评估：对模型进行评估，判断模型的准确性和可靠性。
- 结果解释与应用：将分析结果应用于实际问题，如预测、优化等。
数据分析工具
- Python：Python 是一种广泛应用于数据分析的编程语言，拥有丰富的数据分析库，如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等。
- R：R 是一种专门用于统计分析和图形表示的编程语言，在统计领域有很高的知名度。
- Excel：Excel 是一种常用的电子表格软件，可以进行基本的数据分析和可视化。
数据分析案例
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