分享 Python 在数据处理、分析、可视化等方面的实用技巧和最佳实践，帮助数据从业者提升工作效率。
一、数据处理
Pandas 库：数据清洗、转换、聚合；NumPy：数值计算和矩阵运算；处理缺失值、异常值、重复数据；数据格式转换和合并。
二、数据分析
描述性统计：均值、中位数、标准差；探索性分析：相关性分析、分组分析；假设检验：A/B 测试、显著性检验。
三、数据可视化
Matplotlib：基础图表绘制；Seaborn：统计图表；Plotly：交互式图表；可视化最佳实践：选择合适的图表类型、色彩搭配、信息层次。
四、实战案例
销售数据分析：趋势分析、品类分析、区域分析；用户行为分析：漏斗分析、留存分析、RFM 模型；自动化报表：定时任务、邮件推送。
