幾個主要工作

• 數據清洗和預處理：對原始數據進行清洗、去重、填充缺失值、處理異常值等操作，以確保數據的準確性和完整性。
• 探索性數據分析（EDA）：通過可視化和統計方法，對數據進行探索，發現數據的分布、相關性、異常情況等，為后續分析提供基礎。
• 特征工程：根據業務需求和數據特點，對原始數據進行特征提取、轉換和選擇，以構建更有意義和有效的特征集。
• 建模和算法選擇：選擇適當的統計模型或機器學習算法，根據業務目標和數據特征進行建模，并進行模型訓練和評估。
• 數據可視化：使用圖表、圖形和儀表板等工具，將分析結果可視化展示，以便更好地理解和傳達數據的洞察和結論。

常用的數據分析工具

• Python：使用Python編程語言及其相關庫（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等）進行數據處理、分析和可視化。
• R：R語言及其相關包（如dplyr、ggplot2等