Python数据分析可以用于执行以下任务：
数据收集与处理
从数据库、API、文件等多种来源获取数据。
确保数据的准确性和完整性，处理异常值、缺失值和重复值。
数据清洗
使用`shape`、`info`、`dtypes`等函数检查数据表的维度和信息。
使用`isnull`检查空值，`unique`查看唯一值，`values`查看数值。
`dropna`删除包含空值的数据，`fillna`填充空值。
`astype`更改数据格式，`rename`更改列名称，`drop_duplicates`删除重复值，`replace`实现数据替换。
数据提取
使用`loc`、`iloc`和`ix`函数按标签值或位置提取数据。
结合`loc`和`isin`按指定条件提取数据。
数据筛选与汇总
使用`loc`函数配合筛选条件进行数据筛选。
结合`sum`和`count`函数实现条件汇总功能。
数据分析与解释
进行数据质量分析、关联分析和特征分析。
根据分析结果提出业务建议。
数据建模与预测
建立回归预测、聚类判别、k近邻、相关分析和决策树等模型。
使用模型进行趋势预测，辅助决策。
数据可视化
利用`Matplotlib`、`Seaborn`、`Pyecharts`等工具制作图表。
Python因其易用性和丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy、SciPy等）而成为了数据分析师的首选工具之一。它支持多种数据分析任务，从数据清洗到建模预测，再到结果的可视化展示。