学数据分析很多人都卡在【不会真正用】数据分析这步！ 其实做一个项目串一遍流程后上手感觉会好很多！ 📚整理了一些公开免费的数据项目（图3-4 📊kaggle一个客户流失项目覆盖到我工作项目里全流程，也借此跟大家捋顺数分全流程（图5-9 进行业务分析通常是7大流程👀 （下面以Python为例，其他工具也遵循这个流程，视乎数据量级和处理难度选择工具 1️⃣ 导入数据🔺 数据源导入Python，Excel可以使用pandas库的read_excel()函数 ♨️代码如：import pandas as pd; df = pd.read_excel('文件路径.xlsx') 2️⃣ 数据清洗🔺 是数据质量关键，包括处理缺失值、异常值、重复数据等 使用pandas的isnull()、dropna()、fillna()等方法处理缺失值 使用条件语句或query()方法筛选处理异常值 使用duplicated()和drop_duplicates()方法处理重复数据 另外还有进行数据类型转换、去除空格、大小写统一等 3️⃣ 数据探索与分析🔺 使用描述性统计（如describe()方法）来了解数据分布特征 使用分组（groupby()）和聚合函数（如sum()、mean()等）进行分组分析 使用数据透视表（pivot_table()）创建交叉表报告 另外还需要进行相关性分析、趋势分析、假设检验等 4️⃣ 数据可视化🔺 用matplotlib等库将数据展示出来，直观理解数据分析结果 常见图表类型包括折线图、散点图、饼图、热力图等 5️⃣ 导出数据🔺 将处理后的数据或分析结果导出到Excel或其他格式 使用pandas的to_excel()方法可以将DataFrame对象导出为Excel文件 ♨️代码如：df.to_excel('输出文件路径.xlsx', index=False)（index=False表示不导出索引列） 6️⃣ 报告撰写与分享🔺 编写分析报告，总结分析结果和提出建议 可以使用Jupyter或类似工具整合，便于分享和复现分析过程 7️⃣ 优化与迭代🔺 根据反馈/需求不断优化和改进