什么是数据分析？
数据分析是在理论和工具的指引下，运用统计学和计算机科学的方法，将整个数据生命周期中的每一个环节，从数据获取、数据清洗和加工、数据分析到数据呈现和展示，不断迭代，最终从数据中获取深入洞见和决策所需的信息的过程。
完成攻略
想要完成数据分析，需要经过以下步骤：
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确定分析目的：在分析数据时，必须要明确自己的目的，这是保证分析结果准确、有价值的前提。分析目的可以是为了解决业务问题，也可以是为了发现新的市场机会，或者是获取对目标受众更深刻的了解等等。
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数据收集与整理：首先应该收集与目的相关的数据，可以通过数据采集工具来自动采集数据，也可以通过手工输入、抓取等方式获取数据，然后再将收集到的数据进行整理，清理破损数据和缺失数据，从而保证数据的完整性与准确性。清理过程中可能会出现重复、错误、不一致等问题，需要特别注意，保证数据的正确性。
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数据分析：经过数据清理之后，数据分析就是准备将事先定义好的目的与 existing data 进行计算、分析和解释。数据分析可以有多种方式完成，例如：可视化分析、描述性分析、时间序列分析、回归分析、分类算法等等。
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数据可视化：将分析出来的数据按照预定的要求进行图表化处理及呈现，对于加强数据价值的传达十分重要。可视化工具可以使用 Excel、Tableau、PowerBI、Python的matplotlib等等。,根据已经定义的研究目的，正确地进行数据可视化可以帮助您传达数据，通过可视化方式展示成果和获得支撑或反馈。
示例说明
最受欢迎电影类别分析
我们想要了解哪些电影类别受到观众的追捧。我们可以先从公开数据中获取电影信息数据，并针对该问题执行数据清理步骤，将无效数据进行清理。之后，我们可以计算出每种类型的电影在 IMDb 数据库中的平均评分，根据每种类型的平均评分计算出评分最高的电影类型。最后我们可以使用可视化工具如Matplotlib等对数据进行可视化。
产品销售数据分析
我们有一些数据，包括产品销售数据、产品属性、销售时间、价格等信息。为了提高产品的销售量，我们需要在分析这些数据的基础上，提出改善意见。我们可以通过描述性分析和回归分析来探索数据，进一步发现多种影响销售的因素，并据此推测可能影响销售的变化和趋势，例如产品的价格、颜色、尺寸、使用场景等。之后，我们可以对每种影响销售的因素进行优化与改进，从而提高产品的销售量。