資料內(nèi)容：
1.1 Python 在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
Python, 作為一種高級編程語言，以其簡潔的語法和強大的庫支持，在數(shù)據(jù) 分析領(lǐng)域占據(jù)了主導(dǎo)地位。它能夠處理從數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化到復(fù)雜的數(shù)據(jù) 建模和機器學習的全過程。以下是一些 Python 在數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用：
1. 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：使用 pandas 庫，可以輕松地處理 CSV、Excel、
SQL 數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等操作。
2. 數(shù)據(jù)可視化：matplotlib 和 seaborn 庫提供了豐富的圖表類型，如 折線圖、散點圖、熱力圖等，幫助數(shù)據(jù)分析師直觀地理解數(shù)據(jù)。
3. 統(tǒng)計分析：scipy 和 statsmodels 庫提供了各種統(tǒng)計測試和模型， 如 t 檢驗、ANOVA、線性回歸等，用于數(shù)據(jù)的深入分析。
4. 機器學習：scikit-learn 庫是 Python 中進行機器學習的首選，它包 含了分類、回歸、聚類、降維等算法，以及模型選擇和評估工具。
5. 深度學習：tensorflow 和 keras 庫支持深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和訓(xùn)練， 適用于圖像識別、自然語言處理等復(fù)雜任務(wù)
