数据分析是提取有价值信息的过程，常用于决策支持和趋势预测。以下是入门指南：
1. 基础概念 📚
- 数据清洗：去除无效数据（例如：
缺失值、重复项） - 数据可视化：通过图表展示数据（推荐工具：
Matplotlib、Tableau） - 统计分析：计算均值、方差等指标（参考：
Python_数据分析）
2. 常用工具 🛠
| 工具 | 适用场景 | 学习链接 |
|---|---|---|
| Python | 数据处理与机器学习 | Python数据分析教程 |
| R语言 | 统计建模与可视化 | R语言入门 |
| Excel | 基础数据整理与图表 | Excel高级技巧 |
3. 实践步骤 🧪
- 收集数据（如：CSV、数据库）
- 使用工具进行清洗与转换
- 分析数据并生成报告
- 可视化结果以辅助决策