可能很多朋友第一次听到这个名词，那么我们先来谈一谈什么是数据分析。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
在当今这个信息化水平越来越高的时代，无论公司还是个人，每时每刻都在产生着数据，例如当代人比较喜欢做的刷短视频，某音某手某小破站等可以根据用户刷视频产生的数据分析张三喜欢什么类型、李四喜欢什么类型；还有可以根据你的聊天内容对词频进行统计分析，通过 Top 级别的词语分析你这个人性格怎么样等。以上这些都是当今互联网公司潜在做的事情，这就是数据分析。
那么大家就有必要知道数据分析这是目前互联网行业比较火的一个赛道，并且传统行业越来越多的公司也开始关注起数据分析并打算投入一些成本做一些精细化的运营，就是因为数据分析依托于大量的数据可以在运营这一方面给到很重要的总结。
所以，在数据分析中我们有必要先把数据收集并处理好，这这里我们先不谈数据是怎么来的，我们先谈一谈数据应该怎么去处理。
数据处理是指在进行数据分析、建模等之前，对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。它是数据科学工作中非常重要的一步，它能够提高数据质量、减少错误和噪声的影响，从而改善后续分析和建模的结果。
要知道无论数据有多少，我们使用的数据基本上都是来自生产、生活、商业中的实际数据，在现实世界中，由于种种原因，数据总是有这样那样的问题。举一个我自己的例子，我名字中带一个“永”字，一遇到工作人员录入信息总会把“永”变成“勇”，如果及时发现还好，不然一字之差产生的影响腿都要跑断。所以说错误在所难免，数据处理的首要任务就是将错误最小化、将数据质量最优化。
数据处理主要步骤分为：数据清洗、数据集成、数据规约和数据变换。这四大步又各自分出了一系列小步骤，像缺失值处理、离群点处理、重复值处理、噪声处理、规范化处理、离散化处理、稀疏化处理等，对数据经过一系列处理后，才能够保证数据质量最优，才能让应用者对数据分析出来的结果信服。
在实际应用场景中，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的 70% 以上，可见数据处理的重要性。在后续文章中，我会给大家介绍譬如 NumPy、Pandas、SciPy 等一些列数据处理用得上的 Python 库以及数据处理中各种小技巧，请大家拭目以待。