這是任何數(shù)據(jù)分析項目的第步收集與城市地下空間規(guī)劃相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，包括但不限于地質(zhì)信息、地下水位、建筑物分布等。

使用Python的pandas庫進行數(shù)據(jù)清洗和格式化，如去除空值、重復值，數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。

數(shù)據(jù)分析利用numpy和scipy等科學計算庫對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計算某個區(qū)域的平均地下水位等。

通過matplotlib或者seaborn等繪圖庫將分析結(jié)果以圖表的形式展示出來，更直觀地理解數(shù)據(jù)。

根據(jù)分析結(jié)果使用sklearn等機器學習庫建立預測模型，如預測未來某地的地下水位變化趨勢。

在完成上述步驟后對代碼進行優(yōu)化，提高運行效率。

- 在會展服務(wù)中，使用Python的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行客戶行為分析，幫助主辦方更好地了解客戶需求，提升服務(wù)質(zhì)量。

- 在通信領(lǐng)域，Python幫助我司處理大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，進行網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和故障檢測。

- 在金融風控中，Python用于構(gòu)建風險評估模型，幫助金融機構(gòu)識別潛在的風險。