数据分析是 Python 中非常受欢迎的应用领域之一。通过 Python，我们可以轻松地处理和分析大量数据，从而得出有价值的见解。本页面将简要介绍 Python 在数据分析领域的应用。

Python 数据分析常用库

以下是 Python 数据分析中常用的一些库：

  • NumPy: 用于数值计算和矩阵操作。
  • Pandas: 提供数据结构和数据分析工具。
  • Matplotlib: 用于数据可视化。
  • Seaborn: 基于 Matplotlib 的统计图形可视化库。

Python 数据分析流程

数据分析通常包括以下步骤：

  1. 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
  2. 数据探索：了解数据的基本特征和分布。
  3. 数据建模：建立模型以分析数据。
  4. 结果可视化：将分析结果以图形化方式呈现。

实践案例

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