Python є однією з найпопулярніших мов для аналізу даних завдяки своїй простоті, гнучкості та широкій екосистемі бібліотек.Основні етапи аналізу даних з використанням Python:1. **Збір даних**: Дані можуть бути отримані з різних джерел, таких як CSV-файли, бази даних, API або веб-скрапінг.2. **Попередня обробка даних**: Цей етап включає очищення даних, обробку пропущених значень, перетворення типів даних та видалення дублікатів.3. **Дослідницький аналіз даних (EDA)**: Візуалізація даних за допомогою графіків і діаграм для розуміння закономірностей, тенденцій і викидів.4. **Моделювання**: Побудова статистичних або машинних моделей для прогнозування, класифікації або кластеризації.5. **Оцінка моделі**: Оцінка продуктивності моделі з використанням відповідних метрик.6. **Інтерпретація та представлення результатів**: Пояснення отриманих результатів і створення звітів або дашбордів.Ключові бібліотеки Python для аналізу даних:* **NumPy**: Для числових обчислень і роботи з масивами.* **Pandas**: Для маніпуляції та аналізу даних, особливо табличних.* **Matplotlib** та **Seaborn**: Для візуалізації даних.* **Scikit-learn**: Для машинного навчання.* **Statsmodels**: Для статистичного моделювання та тестів.