1. 收集数据：Payhon需要收集与分析的数据。这些数据可以来自各种来源，如数据库、日志文件、API等。
2. 清洗数据：数据清洗是数据分析的重要步骤。在此步骤中，Payhon需要清除数据中的噪声和无效数据，并将其转换为易于分析的格式。
3. 分析数据：Payhon使用各种分析工具和技术来分析数据。这些工具和技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4. 可视化数据：Payhon使用数据可视化工具来将分析结果转换为易于理解和使用的图形形式。
5. 解释数据：Payhon需要对分析结果进行解释和解释。这需要对数据的背景和上下文有深入的了解。
6. 应用数据：Payhon可以将分析结果用于各种业务应用程序，如推荐系统、个性化营销、客户关系管理等。
收集大量数据，把数据经过整理统计后用图表展示
