目录
- 几个主要工作
- 常用的数据分析工具
- 具体的使用场景
几个主要工作
- 数据清洗和预处理：对原始数据进行清洗、去重、填充缺失值、处理异常值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
- 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和统计方法，对数据进行探索，发现数据的分布、相关性、异常情况等，为后续分析提供基础。
- 特征工程：根据业务需求和数据特点，对原始数据进行特征提取、转换和选择，以构建更有意义和有效的特征集。
- 建模和算法选择：选择适当的统计模型或机器学习算法，根据业务目标和数据特征进行建模，并进行模型训练和评估。
- 数据可视化：使用图表、图形和仪表板等工具，将分析结果可视化展示，以便更好地理解和传达数据的洞察和结论。
常用的数据分析工具
- Python：使用Python编程语言及其相关库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等）进行数据处理、分析和可视化。
- R：R语言及其相关包（如dplyr、ggplot2等
)
