预测和异常检测：使用Python进行数据分析

数据分析是当今许多行业中不可或缺的一部分。预测和异常检测是数据分析的两个重要方面，可以帮助我们理解数据的趋势、发现潜在的问题以及做出准确的决策。本文将介绍如何使用Python进行预测和异常检测，并提供相应的源代码示例。

1. 数据预处理
   在进行预测和异常检测之前，我们首先需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择和特征缩放等步骤。下面是一个简单的数据预处理示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 清洗数