本文深入讲解数据科学中的关键工具和技术，包括使用NumPy和SciPy进行数值分析，掌握描述性统计的基本概念，如均值、中位数、众数、方差等；利用Matplotlib进行数据可视化，涵盖频数分析、关系分析和探索分析的各种图表类型，如柱状图、直方图、散点图和箱形图。通过实例代码展示如何应用这些工具进行数据分析。
1 描述性统计是什么？
2 使用NumPy和SciPy进行数值分析
2.1 基本概念
2.2 中心位置（均值、中位数、众数）
2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数）
2.4 偏差程度（z-分数）
2.5 相关程度（协方差，相关系数）
2.6 回顾
3 使用Matplotlib进行图分析
3.1 基本概念
3.2 频数分析
3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图）
3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线）
3.3 关系分析（散点图）
3.4 探索分析（箱形图）
3.5 回顾
4 总结
5 参考资料
具体代码参考链接如下：
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