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Python数据分析通常包括以下步骤流程： 1. 数据收集：从各种来源（如数据库、API、文件、网页等）收集数据。 2. 数据清洗：对数据进行清洗，包括处理缺失值、处理异常值、数据去重、数据格式转换等。 3. 数据探索：对数据进行探索性分析，包括数据可视化、统计摘要、相关性分析等。 4. 特征工程：根据数据的特点和问题的需求，对数据进行特征提取、特征选择、特征变换等处理。 5. 建模和预测：根据问题的需求选择合适的模型，并使用训练数据进行模型训练，然后使用测试数据进行模型预测和评估。 6. 模型评估和优化：对模型进行评估，包括评估指标的计算、模型性能的分析等，然后根据评估结果进行模型的优化和改进。 7. 结果可视化和报告：将分析结果进行可视化展示，生成报告或者演示文稿，并向相关人员进行汇报。 这些步骤不一定是线性的，可能需要反复迭代和调整。同时，还可以根据具体问题的需求，灵活地选择和应用适当的数据分析技术和工具。
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