数据分析是提取有价值信息、支持决策的重要技术，广泛应用于商业、科研、工程等领域。以下是核心内容与学习路径推荐：
📌 1. 数据分析基础
- 定义：通过统计学方法对数据进行处理、分析和解释
- 核心价值：发现数据规律、预测趋势、优化策略
- 应用场景：市场调研、用户行为分析、A/B测试等
🛠 2. 常用工具与技术
| 工具 | 用途 | 图片 |
|---|---|---|
| Python | 数据处理与机器学习（使用 pandas、numpy 等库） | |
| SQL | 结构化数据查询与管理 | |
| Tableau | 数据可视化工具 |
🧭 3. 分析流程
- 数据收集 📁
- 数据清洗 ✅
- 数据探索 🔍
- 建模分析 🧠
- 结果呈现 📈
💡 想深入了解具体工具使用方法？可访问 /zh/guides/data_analysis_tools 查看详细教程。
📘 4. 学习资源
📚 图片关键词示例：
数据清洗流程、机器学习模型、数据可视化图表，可灵活替换为其他分析场景。