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Python 數據分析包括以下內容：
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數據獲取和讀取：使用 Python 庫（如 pandas）從多種數據源（如 CSV 文件、Excel 文件、數據庫）中獲取數據，并進行讀取和操作。
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數據清洗和預處理：對數據進行清洗、處理和轉換，包括處理缺失值、異常值、重復值等，以及數據類型轉換、數據標準化等操作。
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數據探索和可視化：對數據進行探索性分析，包括統計描述、數據可視化、相關性分析、探索性數據分析等，以便更好地了解數據的特征和關系。
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數據建模和分析：使用統計學和機器學習方法對數據進行建模和分析，包括回歸分析、分類分析、聚類分析、時間序列分析等，以便提取數據的有用信息和模式。
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數據挖掘和預測：利用數據挖掘技術和機器學習算法，從數據中發現隱藏的模式、規律和趨勢，并用于預測未來的趨勢和結果。
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數據報告和可視化：使用 Python 庫（如 matplotlib、seaborn、plotly 等）生成數據報告和可視化圖表，以便將數據結果和分析結果進行展示和分享。
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數據存儲和導出：將分析結果保存到數據庫、Excel 文件、CSV 文件等數據存儲介質中，以便后續的使用和共享。
總之，Python 數據分析包括了從數據獲取、數據清洗和預處理、數據探索和可視化、數據建模和分析、數據挖掘和預測、數據報告和可視化，到數據存儲和導出等一系列的處理和分析步驟。Python 提供了豐富的數據分析庫和工具，使得數據分析變得更加簡單和高效。
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