想靠 Python 做数据分析？其实整个过程是一套清晰的 “流水线”—— 从数据进来，到最后出结论，每个环节都有明确的动作。这张步骤地图，正好能帮我们理清楚全流程：
先明确要解决的问题，再围绕问题采集、装载数据，最后把数据 “读明白”—— 这是分析的基础，没数据后面都是空谈。
拿到的数据往往是 “脏” 的：先 “清洗”（补缺失值、清异常值、删重复值），再把多源数据 “集成”（避开同名异义、数据冗余的坑），接着做 “变换”（比如把数据规范到 0-1 区间）、“归约”（压缩数据规模）—— 这步是让数据从 “能用” 变 “好用”。
特征是模型的核心：从数值、时间序列里 “提取” 特征，通过相关性分析 “筛选” 有用特征，再 “监控” 特征有效性 —— 好特征才能撑起好模型。
把数据分成训练 / 测试集，从线性回归、决策树、K-Means 等模型里选合适的，训练后评估效果，没问题就可以用模型做预测。
选对应的图表：排序用条形图，趋势用折线图，占比用饼图…… 再用 Python 的 Matplotlib、Seaborn 等库画出来，让数据结论 “一眼看懂”。
这套流程把数据分析拆成了清晰的环节，Python 工具链又能覆盖每一步 —— 从数据到价值，按步骤来就不慌。
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