数据分析是利用统计、可视化等方法对数据进行解读、分析的过程。Python 作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域有着广泛的应用。
Python 数据分析工具
以下是一些常用的 Python 数据分析工具：
- Pandas: 用于数据处理和分析，提供了强大的数据结构。
- NumPy: 用于数值计算，是 Python 科学计算的基础库。
- Matplotlib: 用于数据可视化，可以生成各种图表。
- Seaborn: 基于 Matplotlib 的数据可视化库，提供了更多高级功能。
数据分析流程
数据分析通常包括以下步骤：
- 数据收集: 从各种来源收集数据。
- 数据清洗: 处理缺失值、异常值等问题。
- 数据探索: 对数据进行初步分析，了解数据的分布情况。
- 数据分析: 使用统计、机器学习等方法对数据进行深入分析。
- 数据可视化: 将分析结果以图表等形式呈现。
扩展阅读
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