使用Python的pandas庫(kù)處理和清洗數(shù)據(jù)。

使用NumPy進(jìn)行數(shù)值計(jì)算。

使用matplotlib和seaborn進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。

使用scikit-learn進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)疾病發(fā)生概率等。

利用Python進(jìn)行客戶行為數(shù)據(jù)分析，通過(guò)分析客戶的購(gòu)買記錄和評(píng)價(jià)來(lái)推測(cè)他們對(duì)產(chǎn)品的需求和喜好，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。

使用Python進(jìn)行市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)分析歷史銷售數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的銷售趨勢(shì)，或者通過(guò)分析地理位置信息來(lái)確定最佳的開店位置。

使用Python進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量控制和優(yōu)化，通過(guò)分析生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的瓶頸，或者通過(guò)預(yù)測(cè)電池的使用壽命來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量。