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第73章 数据分析的方法与工具（第3页）

2应用场景

从数据库中提取数据、数据清洗和预处理、构建数据仓库。

（三）python

1功能介绍

拥有丰富的数据分析和机器学习库（如pandas、nupy、atplotlib、scikit-learn等），可进行复杂的数据处理和分析任务。

2应用场景

数据清洗和预处理、构建分析模型、进行大规模数据处理。

（四）r语言

1功能介绍

专为统计计算和数据分析设计，提供了大量的统计函数和绘图功能，在学术和研究领域广泛应用。

2应用场景

统计分析、数据可视化、构建高级统计模型。

（五）spss

1功能介绍

提供了友好的界面和丰富的统计分析模块，适用于非编程背景的用户进行数据分析。

2应用场景

描述性统计分析、因子分析、回归分析等。

（六）sas

1功能介绍

强大的数据分析和商业智能工具，在金融、医疗等行业应用广泛。

2应用场景

数据挖掘、预测建模、风险管理。

（七）tableau

1功能介绍

专注于数据可视化，能够将复杂的数据以直观、交互式的图表展示，帮助用户快速洞察数据。

2应用场景