服务内容全部包含: 1. 数据收集与清洗： 收集各种数据源（例如数据库、API、网络爬虫等），清洗数据以确保准确性和一致性。 2. 数据探索与可视化： 使用统计方法和可视化工具（如Python的matplotlib和Seaborn、R语言的ggplot2等）探索数据特征和关系，并创建可视化图表以支持决策。 3. 统计分析与模型建立： 应用统计分析方法（如回归分析、聚类分析、时间序列分析等）和机器学习算法（ 服务优势: 技术熟练度： 年轻数据分析师通常具有对最新数据分析工具和技术的熟练掌握。他们可能更容易接受新技术，并能够快速适应不断变化的数据分析环境。 简单来说，成本低，事情少，交付快 服务前需客户提供的信息: 业务目标和需求： 客户应明确说明他们的业务目标和需求，包括他们希望通过数据分析解决的具体问题或达到的目标。 数据来源和格式： 客户需要提供相关数据的来源，包括数据存储在何处（数据库、文件等），以及数据的格式（结构化、半结构化、非结构化等）。 数据质量和完整性： 客户应提供关于数据质量和完整性的信息，包括数据的准确性、完整性、重复性以及可能存在的缺失值或异常值。 数据访问权限： 如果数据受到访 其他: 无