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项目1

Python数据分析概述1.1数据分析概述本章主要介绍数据分析中的基本概念，重点介绍了Anaconda工具的下载和安装，JupyterLab的基本使用方法。机械工业出版社项目1Python数据分析概述1.1数据分析概述1.1.1数据的定义与分类1.1.2数据分析的定义和内容目录CONTENTS1.1.1数据的定义与分类1．数据的定义数据（Data）是对事实、观察结果或其他信息的符号化表示。作为信息的载体，数据可以通过符号表达信息，符号本身则是人为规定的。数据的本质包含两层含义：数据的内容是信息；数据的表现形式是符号。1.1数据分析概述2．数据的分类（1）定量数据与定性数据（2）结构化数据（3）非结构化数据（4）半结构化数据（5）实时数据（6）元数据1.1数据分析概述1.1.2数据分析的定义和内容1．数据分析的定义数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、转换、建模和可视化等一系列步骤，从数据中发现模式、趋势和关联，进而提取有价值的信息和洞察，以支持决策制定和问题解决的过程。1.1数据分析概述2．数据分析的内容（1）探索性数据分析（2）统计分析（3）预测建模（4）数据可视化（5）文本分析（6）数据挖掘（7）实时数据分析1.1数据分析概述3．数据分析的目的与价值1）发现隐藏信息。2）提升决策质量。3）优化资源配置。4）预测未来趋势。5）支持业务创新。1.1数据分析概述《Python数据分析与可视化项目教程》刘瑞新主编配套资源Python数据分析与可视化项目教程—北京：机械工业出版社，2025.9ISBN978-7-111-75397-1网页设计与制作教程：Web前端开发/刘瑞新主编．—7版.

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