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什么是数据分析？
数据分析的目的是什么？
为什么数据分析在企业APP应用中越来越重要？
今天的文章主要介绍数据分析和可视化的步骤，以及每个步骤所需的Python库，为正在学习数据分析和数据分析的学生提供工作和思路。
编辑也在学习中。 如果有不方便的地方，请大家多多指正，一起前进吧。
什么是数据分析
数据分析是指通过适当的统计分析方法分析收集到的大量数据，并对其进行汇总理解和消化，从而使数据的功能最大化，发挥数据的作用。 数据分析是为了提取有用的信息，得出结论而对数据进行详细研究、归纳和归纳的过程。
其中的数据又称观测值，是实验、测量、观察、调查等结果。
数据分析的目的
数据分析的目的是收集和提取杂乱数据中隐藏的信息，找出研究对象的内在规律。 在实际应用中，数据分析可以帮助人们做出正确行动的判断。 数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据并使之成为信息的过程。
数据分析步骤
数据分析通常包括预准备、数据爬网、数据预处理、数据分析、可视化绘图和分析评估六个步骤。
前期准备。 在获取数据之前，必须确定这次数据分析的目标。 这些目标需要进行大量的数据收集和提前准备，以确定整个实验是否朝着正确的方向前进。
捕获数据。 读者可以利用Python来滚动所需的数据集，定义相关特征，并使用上述爬行器知识进行滚动。 常见数据集也可以进行简单的数据分析。
数据预处理。 要提高数据质量，纠正错误的数据或处理缺失的值，需要进行数据预处理操作，如数据清洗、数据转换、数据提取和数据计算。
数据分析。 读者根据研究的内容，建立合理的算法模型，训练模型，预测业务结构。
将情节可视化。 数据分析后的数据通常需要散点图的绘制、图形拟合等可视化绘制操作，可视化操作使用户直观感受数据分析的结果。
数据分析生产报告。 最后，在需要评估数据分析结果的同时，还需要优化算法、优化结果、重复以前的业务流程，更好地利用数据价值，造福全社会。
数据可视化
数据可视化主要是通过图形化的手段明确高效地传递和交流信息。 由于数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关，数据可视化是体现数据分析的最直观的表现，数据可视化可以直接明确地显示数据分析的结果，数据分析结果信息可以明确地表现出来。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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