1 数据分析简介

数据分析是对Excel数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。

2 数据分析流程

加载->预处理->统计分析->导出或结果展示

3 数据分析工具

(1) NumPy：专注于高性能的数组计算。
(2) Pandas：主打结构化数据的分析、清洗与处理。
(3) Matplotlib：提供全面的 Python 数据可视化能力。

4 数据获取方式

(1) 内部数据：公司内部已有的数据，通常存储在文件或数据库中。
(2) 外部数据：公开数据集、API 接口、爬虫抓取、购买其他公司的数据、社交媒体数据、问卷调查、通过各类物联网终端设备获取等等。

5 数据分析应用

(1) 买东西、做生意：比如淘宝知道你喜欢什么，给你推荐商品；超市预测下个月哪种牛奶卖得最好，提前多进货。
(2) 银行和钱：比如银行判断你能不能贷款；发现你的银行卡是不是被盗刷了。
(3) 工厂和物流：比如工厂分析生产过程，找出哪里慢，提高效率；快递公司分析路线，让包裹送得更快。
(4) 医院和健康：比如医生用你的检查数据判断病情；研究新药有没有效果。
(5) 上网和手机：比如抖音给你推你爱看的视频；网站改版后，看看大家用起来方不方便。
(6) 城市和政府：比如分析哪里堵车最严重，想办法解决；警察根据数据预测哪里可能有小偷，加强巡逻。