本文阐述了使用Python进行数据分析的基本过程，包括定义问题、数据收集与准备、数据分析与探索，以及结果解释和报告。通过示例展示了如何利用Pandas从数据库获取数据，进行数据清洗，以及使用Matplotlib进行可视化。此外，还强调了在实际分析中可能涉及的更多复杂步骤和技术选择。
数据分析基本过程 - Python数据库
数据分析是一项重要的任务，它涉及从大量数据中提取有用信息以支持决策和洞察。在数据分析过程中，使用Python编程语言与数据库进行交互是常见的做法。本文将介绍基本的数据分析过程，并提供使用Python与数据库进行数据分析的示例代码。
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定义问题和目标
在数据分析过程中，首先要明确问题和目标。这可能涉及确定要回答的特定问题，或者根据数据发现有价值的见解。例如，我们可能希望分析销售数据，以了解最畅销的产品类别或最佳销售地区。 -
数据收集和准备
数据收集是数据分析的关键步骤之一。数据可以来自各种来源，如数据库、文件、API等。在Python中，我们可以使用各种库（如Pandas、NumPy等）来读取和处理数据。
下面是一个使用Pandas库从数据库中读取数据的示例：
import pandas as pd
import sqlite3
# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect(
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