数据分析流程。
一、数据获取
dasdase格式进行分析。数据获取的目的是为了了解数据的结构，例如数据的列数、行数、数据类型、空值等等。
二、数据清洗
数据清洗是数据分析的第二步，也是数据分析过程中耗时的一步。数据清洗的目的是去除无用的数据、填充空值、纠正错误的数据、去除重复的数据等等。这是为了保证数据的准确性和完整性，以便进行后续的数据分析。
三、数据分析
umpydas等等。这些工具可以帮助大家对数据进行统计分析、可视化、机器学习等等。大家可以使用这些工具进行数据探索、数据可视化、数据建模等等，从而得到更深入的数据分析结果。
四、数据呈现
atplotlib、plotly等等。这些工具可以帮助大家将数据分析结果可视化，例如通过折线图、散点图、柱状图等等来呈现数据分析结果。这样可以让大家更加直观地了解数据分析结果，从而更好地为后续的决策制定提供支持。
提供了丰富的工具和库，可以帮助大家完成各种各样的数据分析任务。通过这些工具的使用，大家可以更好地理解数据，从而更好地为后续的决策制定提供支持。