Python 数据分析的完整流程是什么？

① 明确问题与指标；② 数据获取：read_csv/DB/API；③ 数据探索：df.head/info/describe、类型与缺失分布；④ 数据清洗：缺失值（dropna/fillna）、重复值 drop_duplicates、异常值（IQR/3σ）、类型转换 astype、日期解析；⑤ 加工：筛选/排序/新增列/分组聚合 groupby/透视；⑥ 可视化：matplotlib/seaborn 画分布、趋势、相关热力图；⑦ 分析结论：量化指标、对比、归因；⑧ 输出：报告/图表/入库。可复现：脚本化 + 参数化 + 记录口径。