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通过这些工具，您可以从不同角度处理数据，得出结故事情节，以便与公司的所有成员分享。 然后是 Python。众所周知，Python 成为如此成功的编程语言的最大原因之一是它对数据处理的大力支持以及用户友好的语法。 如果我们再加上强大算法、机器学习和大数据的语言支持，我们就拥有了以人类思维无法比拟的速度收集、分类和分析大量信息的所有工具。

虽然可能难以置信，但数据分析从未像今天这样平易近人 学生数据库 和友好。任何具有一点统计知识的人都可以完成一些惊人的壮举，而在过去，这些壮举需要花费大量时间工作和编写代码。 警告 在我们深入研究数据分析世界之前，记住数据分析的两个核心原则非常重要： 垃圾进，垃圾出 数据分析中最重要的原则可能就是，如果你的数据不好，那么结果也会不好。 不良数据可能出于多种原因出现，包括偏见、计算机错误、样本量不足、信息缺失等。

无论哪种情况，最终结果都是一样的——结果不可靠。 复杂系统不可预测 即使我们最可靠的模型也可能无法预测结果。例如，在过去几年中，我们不得不应对一场流行病、一场导致芯片短缺的严重干旱，以及地球上最重要的海上运河之一的封锁。 最终结果是什么？市场不稳定，难以控制。这里的教训是，数据分析可能会失败，我们必须做好准备。 话虽如此，数据分析可以如何帮助我们成长？ 分析有哪四种类型？ 根据数据分析的范围、覆盖面和预期结果，数据分析可分为4 大类。