通過(guò)API接口或者數(shù)據(jù)庫(kù)獲取相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，去除無(wú)效數(shù)據(jù)或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更適合分析。

使用Python的pandas庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

使用matplotlib、seaborn、plotly等庫(kù)將分析結(jié)果以圖表的形式展示出來(lái)。

在公共自行車方面使用Python Viz來(lái)分析共享單車的分布情況、使用頻率、高峰時(shí)段等，為城市規(guī)劃提供參考。

在云存儲(chǔ)方面使用Python Viz來(lái)監(jiān)控存儲(chǔ)資源的使用情況，如存儲(chǔ)空間的使用率、流量的消耗等，及時(shí)調(diào)整資源配置。

在家電維修保養(yǎng)方面使用Python Viz來(lái)分析設(shè)備的工作狀態(tài)、故障模式等，提前預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的問(wèn)題，提高維修效率。