数据分析的过程包括哪些步骤？

1. 数据分析的过程包括哪些步骤？

大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分别是：设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。 

 
设计数据分析方案 
我们都知道，做任何事情都要有目的，数据分析也不例外，设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开展数据分析之前，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据没有指导意义，甚至可能将决策者带进弯路，不但浪费时间，严重时容易使公司决策失误。 
当分析的数据目的明确后，就需要把他分解成若干个不同的分析要点，只有明确分析的目的，分析内容才能确定下来。明确数据分析目的的内容也是确保数据分析过程有效进行的先决条件，数据分析方案可以为数据收集、处理以及分析提供清晰地指引方向。根据数据分析的目的和内容涉及数据分析进行实施计划，这样就能确定分析对象、分析方法、分析周期及预算，保证数据分析的结果符合此次分析目的。这样才能够设计出合适的分析方案。 

 
 

 
数据收集 
数据收集是按照确定的数据分析内容，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。数据收集主要收集的是两种数据，一种指的是可直接获取的数据，另一种就是经过加工整理后得到的数据。做好数据收集工作就是对于数据分析提供一个坚实的基础。 

 
数据处理 
数据处理就是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合的数据分析的样式和数据分析的图表，数据处理是数据分析必不可少的阶段，数据处理的基本目的是从大量的数据和没有规律的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据。同时还需要处理好肮脏数据，从而净化数据环境。这样为数据分析做好铺垫。 

 
数据分析 
数据分析主要是指运用多种数据分析的方法与模型对处理的数据进行和研究，通过数据分析从中发现数据的内部关系和规律，掌握好这些关系和规律就能够更好的进行数据分析工作。 
数据分析的步骤其实还是比较简单的，不过大家在进行数据分析的时候一定宁要注意上面提到的内容，按照上面的内容分步骤做，这样才能够在做数据分析的时候有一个清晰的大脑思路，同时还需要极强的耐心，最后还需要持之以恒。

2. 数据分析分为哪几个步骤?

说到数据分析，大家里面想到的是高大上的分析方式，好像高高在上无法企及，实际上并没有那么神秘，下面就让我们一块来揭开数据分析神秘的面纱。


数据分析的精髓在于分析的思维，所以在分析之前需要明确分析的目的是什么以及分析的思路是什么，这个可以用到5h1w进行拓展自己的思维，一般情况明确为什么，为什么进行这次数据分析;解决什么，解决什么问题;哪些角度，从哪些角度思考解决方法，哪个方法更好等等。


明确思维之后就需要做好数据收集的工作了，数据的来源对数据分分析也是十分重要，尽可能获取一手数据，如原始数据，此外还有数据库中的数据，出版的年鉴，统计网站和普查等。


接下来就是对找到的数据进行处理，清洗数据，对数据进行转换，数据的分组等，数据中错误的需要修改或者删除，不是一维表的需要转换成一维表，数据的分组会让数据分析更加高效。


数据分析，这里就需要有个清晰的思路，明确的目的的情况下选择合适的分析方法进行数据的分析。


数据分析出来的结果需要用合适图表的形式展现出来，这样可以帮助我们更清晰的得出数据分析的结果，更全面的表达观点。


报告的撰写，内容主要包括以上几点，分析的目的和思路，数据的来源，本次数据分析的过程，分析的结论和要点等。更全面的展现出数据表达的含义。


关于数据分析分为哪几个步骤，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

3. 数据分析主要有哪几个步骤

1.明确分析目的和思路：在进行数据分析之前，首先考虑的应该是“为什么要展开数据分析？我要解决什么问题？从哪些角度分析数据才系统？用哪个分析方法最有效？”，而不是“这此分析需要出多少页报告？打算用高级分析算法试试…”这样的思维方式。只有明确了分析目的和思路，数据分析的方向才不会跑偏，才能得出有意义的结论。
2.数据收集：明确了分析目的，接下来就是开工收集数据了。数据的来源有很多种，例如原始数据（第一手数据）、数据库（第二手数据）、公开出版物、互联网、市场调查等。公司普遍都有数据库，常用于公司业务等方面的分析；《世界发展报告》、《中国人口统计》等是很常用的公开出版物，具有一定的权威性。利用国家统计局网站、政府机构网站、传播媒体网站等，是最常用的互联网获取数据方式。
3.数据处理：包括数据清洗、转换、分组等处理方法。我们拿到的数据，通常情况下是不可直接使用的，比如数据有丢失、重复、有录入错误或存在多余维度等情况。只有经过处理后的数据才可以使用。
4.数据分析：在明确分析思路的前提下，选用适合的分析方法对处理后的数据进行分析。
5.数据展现：将分析结果用图表来展现。这也是需要花费一番功夫的，比如你想展示本月的网站用户转化率情况，可以选择柱形图，但为了体现每阶段用户流失情况，以漏斗图展示更为直观贴切。所以数据展现阶段，你需要思考“采用这个图表，能否清晰的表达出分析结果？我想表达的观点是否完全展示出来了？”
6.报告撰写：将数据分析的整个过程和结果，以书面的形式向他人说明。需要将分析目的、数据来源、分析过程、分析结论和建议等内容展现在报告中。
以上就是数据分析的流程，希望你我共同努力，在数据分析师的道路上，不断升级打怪，修炼自我，朝着专家领域进发！

4. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么?

【导读】随着大数据，人工智能化的普及，a帮助我们解决了很多问题，其主要表现在大数据分析上，那么数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么呢?为了帮助大家更好的了解数据分析过程，下面是小编整理的数据分析过程主要有下面6个步骤，一起来看看吧!

1、明确目的：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。
2、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。
3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。
4、数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。
5、数据展示：分析数据的可视化，在整个数据分析过程中也比较重要，这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家，具体的可视化技术，可以百度看下，是一个非常专业的学科。
6、报告撰写：展示你整个分析过程中的价值部分，在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程，包括你的分析结果和依据，以及你结合业务知识提出的解决方案，最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地，为企业产生价值。

以上就是小编为大家整理发布的关于“数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么?”，希望对大家有所帮助。更多相关内容，关注小编，持续更新。

5. 数据分析的步骤是什么？

1.问题定义
比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析，比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……你需要从这些数据里获得哪些有用的信息，对策略的制定进行指导呢？又比如你需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么你需要知道你需要获得关于这个行业的哪些信息。
首先你需要确定去分析的问题是什么？你想得出哪些结论？
比如某地区空气质量变化的趋势是什么？
王者荣耀玩家的用户画像是什么样的？经常消费的是那类人？
影响公司销售额增长的关键因素是什么？
生产环节中影响产能和质量的核心指标是什么？
如何对分析用户画像并进行精准营销？
如何基于历史数据预测未来某个阶段用户行为？
这些问题可能来源于你已有的经验和知识。比如你已经知道每周的不同时间用户购买量不一样，那么你可以通过分析得出销量和时间的精确关系，从而精准备货。又比如你知道北京最近几年的空气质量是在变坏的，可能的因素是工厂排放、沙尘暴、居民排放、天气因素等，那么在定义问题的时候你就需要想清楚，需要针对哪些因素进行重点分析。
有些问题则并不清晰，比如在生产环节中，影响质量的核心指标是什么，是原材料？设备水平？工人水平？天气情况？某个环节工艺的复杂度？某项操作的重复次数？……这些可能并不明显，或者你是涉足新的领域，并没有非常专业的知识，那么你可能需要定义的问题就需要更加宽泛，涵盖更多的可能性。
问题的定义可能需要你去了解业务的核心知识，并从中获得一些可以帮助你进行分析的经验。从某种程度上说，这也是我们经常提到的数据思维。数据分析很多时候可以帮助你发现我们不容易发现的相关性，但对问题的精确定义，可以从很大程度上提升数据分析的效率。
如何更好地定义问题？
这就需要你在长期的训练中找到对数据的感觉，开始的时候你拿到特别大的数据，有非常多的字段，可能会很懵逼，到底应该从什么地方下手呢？
但如果有一些经验就会好很多。比如，你要研究影响跑步运动员速度的身体因素，那么我们可能会去研究运动员的身高、腿长、体重、甚至心率、血压、臂长，而不太会去研究运动员的腋毛长度，这是基于我们已有的知识。又比如我们要分析影响一个地方房价的因素，那么我们可能会有一些通用的常识，比如城市人口、地理位置、GDP、地价、物价水平，更深入的可能会有产业格局、文化状态、气候情况等等，但一般我们不会去研究城市的女孩长相，美女占比。
所以当你分析的问题多了之后，你就会有一些自己对数据的敏感度，从而养成用数据分析、用数据说话的习惯。这个时候你甚至可以基于一些数据，根据自己的经验做出初步的判断和预测（当然是不能取代完整样本的精准预测），这个时候，你就基本拥有数据思维了。



2.数据获取
有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。比如你要探究北京空气质量变化的趋势，你可能就需要收集北京最近几年的空气质量数据、天气数据，甚至工厂数据、气体排放数据、重要日程数据等等。如果你要分析影响公司销售的关键因素，你就需要调用公司的历史销售数据、用户画像数据、广告投放数据等。
数据的获取方式有多种。
一是公司的销售、用户数据，可以直接从企业数据库调取，所以你需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
第二种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。当然这种方式也有一些缺陷，通常数据会发布的比较滞后，但通常因为客观性、权威性，仍然具有很大的价值。
第三种是编写网页爬虫，去收集互联网上的数据。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析，这算是非常靠谱的市场调研、竞品分析的方式了。
当然，比较BUG的一点是，你通常并不能够获得所有你需要的数据，这对你的分析结果是有一定影响的，但不不影响的是，你通过有限的可获取的数据，提取更多有用的信息。



3.数据预处理
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
当然在这里我们还可能会有数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，能够帮助我们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。



4.数据分析与建模
在这个部分需要了解基本的数据分析方法、数据挖掘算法，了解不同方法适用的场景和适合的问题。分析时应切忌滥用和误用统计分析方法。滥用和误用统计分析方法主要是由于对方法能解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。
另外，选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析也是极为重要的。每一种统计分析方法都有自己的特点和局限，因此，一般需要选择几种方法反复印证分析，仅依据一种分析方法的结果就断然下结论是不科学的。
比如你发现在一定条件下，销量和价格是正比关系，那么你可以据此建立一个线性回归模型，你发现价格和广告是非线性关系，你可以先建立一个逻辑回归模型来进行分析。
一般情况下，回归分析的方法可以满足很大一部分的分析需求，当然你也可以了解一些数据挖掘的算法、特征提取的方法来优化自己的模型，获得更好地结果。



5.数据可视化及数据报告的撰写
分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。
比如我们通过数据的分布发现数据分析工资最高的5个城市，目前各种语言的流行度排行榜，近几年北京空气质量的变化趋势，避孕套消费的地区分布……这些都是我们通过简单数据分析与可视化就可以展现出的结果。
另外一些则需要深入探究内部的关系，比如影响产品质量最关键的几个指标，你需要对不同指标与产品质量进行相关性分析之后才能得出正确结论。又比如你需要预测未来某个时间段的产品销量，则需要你对历史数据进行建模和分析，才能对未来的情况有更精准的预测。
数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。我们经常看到一些行业分析报告从不同角度、深入浅析地剖析各种关系。所以你需要一个讲故事的逻辑，如何从一个宏观的问题，深入、细化到问题内部的方方面面，得出令人信服的结果，这需要从实践中不断训练。


数据分析的一般流程总的来说就是这几个步骤：问题定义、数据获取、数据预处理、数据分析与建模、数据可视化与数据报告的撰写。

6. 数据分析的步骤是什么？

完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲
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7. 数据分析的步骤都有什么？

通过《基础数据采集》的学习，帮助学员了解数据采集的意义、方法、步骤、原则、熟悉市场、运营、产品数据采集，熟悉并掌握常用数据采集渠道，常用数据采集工具。能够独立完成电子商务市场、运营、产品数据采集。

8. 数据分析的流程包含哪些步骤

您好！很高兴为您解答，1、明确需求数据分析是将抽象的数据和实际的业务相结合的过程，在实际的数据分析过程中需要了解业务情况，明晰行业知识，和业务高度结合。所以数据分析师进行数据分析前的第一步就是根据数据分析要求，对业务需求进行分析，将其拆分为不同层级、不同主题的任务，根据业务的数据指标、标签等，划分出不同优先级°，为下一步取数做好准备。业务指标和数据—一对应是需求确认环节的关键，数据分析师可以根据数据库或数据仓库的数据词典确认指标、标签等，对数据质量进行调研，进行试点评估，将数据分析的准确性最大化。2、数据收集数据分析师在进行数据分析前，要提前收集好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，数据分析师可以联合技术人员，将后续数据分析需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。在准备数据的过程中，数据分析师可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务指标之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。在这个阶段，数据分析师还可以根据收集时确认的指标、标签，将数据归纳为不同的主题，进行数据分组操作，方便数据分析时使用恰当的数据。有效地从海量纷乱的数据中提取出有价值的数据进行分析。4、数据分析前期准备工作完成后，数据分析师就可以从主流的统计分析方法中选取适当的方法，对处理后的数据进行实际分析，提取出数据背后蕴含的价值信息，支撑企业业务和管理人员的信息决策。数据分析-派可数据商业智能BI可视化分析平台数据分析师在进行数据分析时，要将实际分析和业务活动相结合，产出真正对企业发展有关的数据报告，而不是对数据信息的无脑堆砌。此外，数据分析师也可以借助图表，进行可视化分析，避免在面对海量数据时出现错漏等问题。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【摘要】
数据分析的流程包含哪些步骤【提问】
请详细描述【提问】
您好！很高兴为您解答，1、明确需求数据分析是将抽象的数据和实际的业务相结合的过程，在实际的数据分析过程中需要了解业务情况，明晰行业知识，和业务高度结合。所以数据分析师进行数据分析前的第一步就是根据数据分析要求，对业务需求进行分析，将其拆分为不同层级、不同主题的任务，根据业务的数据指标、标签等，划分出不同优先级°，为下一步取数做好准备。业务指标和数据—一对应是需求确认环节的关键，数据分析师可以根据数据库或数据仓库的数据词典确认指标、标签等，对数据质量进行调研，进行试点评估，将数据分析的准确性最大化。2、数据收集数据分析师在进行数据分析前，要提前收集好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，数据分析师可以联合技术人员，将后续数据分析需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。在准备数据的过程中，数据分析师可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务指标之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。在这个阶段，数据分析师还可以根据收集时确认的指标、标签，将数据归纳为不同的主题，进行数据分组操作，方便数据分析时使用恰当的数据。有效地从海量纷乱的数据中提取出有价值的数据进行分析。4、数据分析前期准备工作完成后，数据分析师就可以从主流的统计分析方法中选取适当的方法，对处理后的数据进行实际分析，提取出数据背后蕴含的价值信息，支撑企业业务和管理人员的信息决策。数据分析-派可数据商业智能BI可视化分析平台数据分析师在进行数据分析时，要将实际分析和业务活动相结合，产出真正对企业发展有关的数据报告，而不是对数据信息的无脑堆砌。此外，数据分析师也可以借助图表，进行可视化分析，避免在面对海量数据时出现错漏等问题。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】
您好！很高兴为您解答，5、数据展现数据分析师将商业智能Bl数据可视化设计器中完整的页面分割成不同板块、层次，对数据进行分层分块展示，尽可能让信息传递更丰富。同时数据分析师还要注意划分数据、信息的优先级，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围铺开。当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求可能会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候数据分析师就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。最后，回到数据分析本身，数据分析师可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。至此，数据分析师就可以着手制作数据分析报告，完成数据到信息的转换过程，实现数据价值的有效传递。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】
您好！很高兴为您解答，数据分析的基本流程主要有以下几个环节：1、明确分析目的明确数据分析的目的，才能确保数据分析有效进行，为数据的采集、处理、分析提供清晰的指引方向。2、数据收集数据收集按照确定的数据分析的目的来收集相关数据的过程，为数据分析提供依据。一般数据来源于数据库、互联网、市场调查、公开出版物。3、数据处理数据处理包括：数据采集、数据分组、数据组织、数据计算、数据存储、数据检索、数据排序。4、数据分析数据分析分为：定性数据分析是指对词语、照片、观察结果之类的非数值型数据进行的分析。验证性数据分析是侧重于已有假设的证实或证伪。探索性数据分析是对数据进行分析从而检验假设值的形成方式，侧重于数据之中发现新的特征。5、数据展示常用柱形图、饼图、折线图等图标展示有用的信息，一目了然的发现数据的本质与作用。T6、报告撰写报告撰写是整个数据分析的最后一步，是对整个数据分析过程的总结。一份优秀的报告需要一个名确的主题、清晰的目录、图文并茂描述数据、结论与建议。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】
python数据分析常见库有哪些，举例说明特点【提问】
您好！很高兴为您解答，01、Pandas在数据分析师的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理数据，也就是数据探索和数据挖掘。Pandas主要用于数据分析，这是最常用的Python库之一。它为你提供了一些最有用的工具来对数据进行探索、清理和分析。使用Pandas，你可以加载、准备、操作和分析各种结构化数据。02、NumPyNumPy主要用于支持N维数组。这些多维数组的稳健性是Python列表的50倍，这也让NumPy成为许多数据科学家的最爱。NumPy被TensorFlow等其他库用于张量的内部计算。NumPy为数值例程提供了快速的预编译函数，这些函数可能很难手动求解。为了获得更好的效率，NumPy使用面向数组的计算，从而能够轻松的处理多个类。03、Scikit-learnScikit-learn可以说是Python中最重要的机器学习库。在使用Pandas或NumPy清理和处理数据之后，可以通过Scikit-learn用于构建机器学习模型，这是由于Scikit-learn包含了大量用于预测建模和分析的工具。使用Scikit-learn有很多优势。比如，你可以使用Scikit-learn构建几种类型的机器学习模型，包括监督和非监督模型，交叉验证模型的准确性，进行特征重要性分析。04、GradioGradio让你只需三行代码即可为机器学习模型构建和部署web应用程序。它的用途与Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多。Gradio的优势在于以下几点：允许进一步的模型验证。具体来说，可以用交互方式测试模型中的不同输入易于进行演示易于实现和分发，任何人都可以通过公共链接访问web应用程序。05、TensorFlowTensorFlow是用于实现神经网络的最流行的 Python 库之一。它使用多维数组，也称为张量，能对特定输入执行多个操作。因为它本质上是高度并行的，因此可以训练多个神经网络和GPU以获得高效和可伸缩的模型。TensorFlow的这一特性也称为流水线。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】
您好！很高兴为您解答，06、KerasKeras主要用于创建深度学习模型，特别是神经网络。它建立在TensorFlow和Theano之上，能够用它简单地构建神经网络。但由于Keras使用后端基础设施生成计算图，因此与其他库相比，它的速度相对较慢。07、SciPySciPy主要用于其科学函数和从NumPy派生的数学函数。该库提供的功能有统计功能、优化功能和信号处理功能。为了求解微分方程并提供优化，它包括数值计算积分的函数。SciPy的优势在于：多维图像处理解决傅里叶变换和微分方程的能力由于其优化算法，可以非常稳健和高效地进行线性代数计算08、StatsmodelsStatsmodels是擅长进行核心统计的库。这个多功能库混合了许多 Python 库的功能，比如从 Matplotlib 中获取图形特性和函数；数据处理；使用 Pandas，处理类似 R 的公式；使用 Pasty，并基于 NumPy 和 SciPy 构建。具体来说，它对于创建OLS等统计模型以及执行统计测试非常有用。09、PlotlyPlotly绝对是构建可视化的必备工具，它非常强大，易于使用，并且能够与可视化交互。与Plotly一起使用的还有Dash，它是能使用Plotly可视化构建动态仪表板的工具。Dash是基于web的Python接口，它解决了这类分析web应用程序中对JavaScript的需求，并让你能在线和离线状态下进行绘图。10、SeabornSeaborn建立在Matplotlib上，是能够创建不同可视化效果的库。Seaborn最重要的功能之一是创建放大的数据视觉效果。从而让最初不明显的相关性能突显出来，使数据工作人员能够更正确地理解模型。Seaborn还有可定制的主题和界面，并且提供了具有设计感的数据可视化效果，能更好地在进行数据汇报。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】