本文详述了数据分析的四个关键步骤：描述性统计分析、数据清洗与预处理、数据可视化和数据建模。使用Python的NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn库进行实现，揭示数据背后的故事，为决策提供依据。
数据分析是一种从大量数据中提取有用信息的过程，它在各个领域中都有广泛的应用。在数据分析中，有多种方法和技术可供选择，下面我们将详细介绍其中几种常见的数据分析方法以及如何使用编程语言实现它们。
- 描述性统计分析
描述性统计分析是数据分析的第一步，它主要用于总结和描述数据的特征。常见的描述性统计量包括平均值、中位数、标准差和百分位数等。在Python中，可以使用NumPy和Pandas库来进行描述性统计分析。
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = np.array([10, 15
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