在Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析通常使用以下庫(kù)：
Pandas：用于數(shù)據(jù)處理和分析，能夠處理各種數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)。
NumPy：用于數(shù)值計(jì)算，提供了多維數(shù)組對(duì)象和各種數(shù)學(xué)函數(shù)。
Matplotlib：用于繪制圖表和數(shù)據(jù)可視化。
Seaborn：基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，提供更高級(jí)的數(shù)據(jù)可視化功能。
Scikit-learn：用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的庫(kù)，包括分類、回歸、聚類等算法。
Statsmodels：用于統(tǒng)計(jì)建模和推斷的庫(kù)，包括線性模型、時(shí)間序列分析等。
通過(guò)這些庫(kù)的組合，可以在Python中進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析工作。常見的數(shù)據(jù)分析步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、特征工程、模型選擇和評(píng)估等。
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