數據分析技能。

數據分析入門

的基本語法、數據類型、函數和模塊等。

2. 數據清洗和準備

數據清洗和準備是數據分析的重要步驟，本章將介紹如何從數據源中獲取數據、處理缺失值和重復值、處理異常值和離群值等。

3. 數據分析與可視化

進行數據分析和可視化，包括數據探索、數據聚合、數據透視和數據可視化等。

4. 數據建模與預測

進行數據建模和預測，包括回歸分析、分類分析、聚類分析和時間序列分析等。

5. 數據分析技術

的數據分析技術，包括機器學習、深度學習、自然語言處理和網絡分析等。

6. 數據分析實戰

進行數據分析實戰，包括金融數據分析、社交媒體數據分析、電商數據分析和醫療數據分析等。

7. 數據分析工具和庫

PydassorFlow等。

8. 數據分析的未來

數據分析的未來發展趨勢，包括云計算、大數據、人工智能和區塊鏈等。

數據分析的基礎知識和技能，可以應用到各種領域的數據分析中，從而更好地處理和分析數據，為企業決策提供支持。