Python在数据分析中的优势

• 丰富的库生态系统（Pandas, NumPy, Matplotlib等）
• 简单易学的语法
• 强大的社区支持
• 与其他技术（如数据库、Web框架）的良好集成
• 开源且免费

数据分析流程

1. 定义问题和目标
2. 数据收集与获取
3. 数据清洗与预处理
4. 数据探索与分析
5. 数据可视化
6. 结果解释与报告

1 Pandas

提供DataFrame数据结构，用于数据操作和分析。支持数据清洗、转换、合并、分组等操作。

2 NumPy

用于科学计算的基础库，提供高性能的多维数组对象和数学函数。

3 Matplotlib

Python的基础绘图库，用于创建静态、动态和交互式可视化。

4 Seaborn

基于Matplotlib的高级可视化库，提供更美观的统计图表和更简单的API。

# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 1. 加载数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 2. 数据探索
print("数据前5行：")
print(df.head())

print("\n数据摘要：")
print(df.info())

print("\n描述性统计：")
print(df.describe())

# 3. 数据清洗
# 处理缺失值
df['Revenue'].fillna(df['Revenue'].mean(), inplace=True)

# 转换日期格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 4. 数据分析
# 按月份聚合销售额
df['Month'] = df['Date'].dt.month
monthly_sales = df.groupby('Month')['Revenue'].sum()

# 按产品类别分析
category_sales = df.groupby('Product_Category')['Revenue'].sum().sort_values(ascending=False)

# 5. 数据可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 月度销售趋势
plt.subplot(1, 2, 1)
monthly_sales.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('月度销售额')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')

# 产品类别销售分布
plt.subplot(1, 2, 2)
category_sales.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('产品类别销售分布')
plt.ylabel('')

plt.tight_layout()
plt.savefig('sales_analysis.png', dpi=300)
plt.show()

商业智能与决策支持

分析销售数据、客户行为和市场趋势，为商业决策提供数据支持，优化营销策略和产品定价。

金融分析

股票市场分析、风险评估、信用评分、欺诈检测和投资组合优化等金融领域应用。

医疗健康

分析患者记录、疾病传播模式、药物效果和医疗图像，辅助诊断和治疗方案制定。

社交媒体分析

分析用户行为、情感趋势、话题传播和影响力，优化内容策略和广告投放。