在Python中，使用數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)庫（如pandas, numpy, sklearn等）來處理和分析關(guān)于顧客行為、產(chǎn)品銷售、營銷策略等方面的數(shù)據(jù)用這些工具預(yù)測哪些商品會更受歡迎，或者分析客戶的購買習(xí)慣以優(yōu)化服務(wù)。web框架如Django或Flask幫助構(gòu)建和管理在線商店。

Python有很多庫用于文本處理和自然語言處理，nltk和spacy。這些庫用來幫助進行專利文獻的自動分類、摘要生成和關(guān)鍵詞提取等工作，提高工作效率降低錯誤率。

對于軌道交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)監(jiān)控和維護，Python有很多適用的庫，matplotlib和seaborn用于數(shù)據(jù)可視化，scipy和pint用于科學(xué)計算和物理量單位管理，以及pandas和numpy用于數(shù)據(jù)處理。些專門針對工業(yè)設(shè)備監(jiān)測和故障預(yù)測的Python庫（如Predictive Maintenance Toolbox）考慮。