明確我司希望通過哪些功能來提升我司的大數(shù)據(jù)智能分析能力。這可能包括但不限于數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型訓練、預測和解釋等。

針對以上需求從大量的第方庫中選擇適合我司的工具希望進行高效的數(shù)據(jù)清洗，選擇pandas或者dask這樣的庫；我司要進行機器學習或深度學習，考慮scikit-learn、tensorflow或pytorch等。

在選擇了合適的第方庫后將其與我司現(xiàn)有的系統(tǒng)進行整合。這可能涉及到代碼的修改、依賴項的管理、測試和部署等問題。

對于社交方面利用第方庫如networkx進行復雜網(wǎng)絡分析，發(fā)現(xiàn)用戶行為模式，對用戶的社交關系進行挖掘。在個人服務上，推薦系統(tǒng)，借助surprise, lightFM等推薦算法庫。

關于數(shù)據(jù)清洗，pandas是常用且強大的數(shù)據(jù)處理庫，它提供了各種數(shù)據(jù)清洗的功能，如缺失值處理，重復值處理，數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。