Python数据分析是Python编程中一个非常重要的领域，它广泛应用于数据科学、机器学习、统计学等多个领域。以下是一些关于Python数据分析的基础知识和常用库。
常用库
- NumPy：用于数值计算，提供强大的N维数组对象和一系列数学函数。
- Pandas：提供数据结构和数据分析工具，特别适合于处理表格数据。
- Matplotlib：用于数据可视化，提供丰富的绘图功能。
- Scikit-learn：提供机器学习算法的实现，是Python机器学习领域的首选库。
数据分析流程
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
- 数据探索：使用统计描述、图表等手段了解数据的基本特征。
- 数据建模：选择合适的模型进行数据预测或分类。
- 模型评估：评估模型的性能，调整参数。
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