构建数字工厂：数据分析与图表视图模型的配置用法（后端）

数字工厂是指通过数字技术来实现生产过程的数字化、网络化和智能化的工厂。在数字工厂中，数据分析和图表视图模型的配置是非常重要的一部分，它们能够帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，并以直观的图表形式呈现出来。在本文中，我们将探讨如何在后端实现数据分析与图表视图模型的配置用法，并提供相应的源代码。

1. 数据分析

数据分析是指通过收集、清洗、转换和建模等一系列处理步骤，从数据中提取有价值的信息和洞察力。在后端实现数据分析通常需要以下几个步骤：

1.1 数据收集

首先，我们需要从各种数据源中收集数据。数据源可以是数据库、日志文件、API接口等。在后端代码中，我们可以使用相应的库或框架来连接和获取数据源中的数据。

以下是一个示例代码，演示如何使用Python中的pandas库从CSV文件中读取数据：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv(