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1.1 Python 在数据分析中的应用
Python, 作为一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持，在数据 分析领域占据了主导地位。它能够处理从数据清洗、数据可视化到复杂的数据 建模和机器学习的全过程。以下是一些 Python 在数据分析中的具体应用：
1. 数据清洗与预处理：使用 pandas 库，可以轻松地处理 CSV、Excel、
SQL 数据库等数据源，进行数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。
2. 数据可视化：matplotlib 和 seaborn 库提供了丰富的图表类型，如 折线图、散点图、热力图等，帮助数据分析师直观地理解数据。
3. 统计分析：scipy 和 statsmodels 库提供了各种统计测试和模型， 如 t 检验、ANOVA、线性回归等，用于数据的深入分析。
4. 机器学习：scikit-learn 库是 Python 中进行机器学习的首选，它包 含了分类、回归、聚类、降维等算法，以及模型选择和评估工具。
5. 深度学习：tensorflow 和 keras 库支持深度神经网络的构建和训练， 适用于图像识别、自然语言处理等复杂任务
