數(shù)據(jù)分析函數(shù)是Python中用于處理和分析數(shù)據(jù)的一組函數(shù)。這些函數(shù)可以幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等操作。以下是一些常用的數(shù)據(jù)分析函數(shù)：

1. pandas：這是一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫，提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析功能。例如，read_csv()用于讀取CSV文件，to_excel()用于將數(shù)據(jù)保存為Excel文件，groupby()用于根據(jù)某個列進(jìn)行分組，等等。

2. numpy：這是一個用于數(shù)值計算的庫，提供了許多數(shù)學(xué)函數(shù)和數(shù)組操作。例如，sum()用于求和，mean()用于求平均值，max()用于求最大值，min()用于求最小值，等等。

3. matplotlib：這是一個用于數(shù)據(jù)可視化的庫，提供了豐富的繪圖功能。例如，pyplot.hist()用于繪制直方圖，pyplot.scatter()用于繪制散點(diǎn)圖，等等。

4. seaborn：這是一個基于matplotlib的高級繪圖庫，提供了更多的繪圖選項和更高級的圖形類型。例如，seaborn.kde()用于繪制核密度估計圖，seaborn.boxplot()用于繪制箱線圖，等等。

5. statsmodels：這是一個用于統(tǒng)計建模的庫，提供了回歸分析、時間序列分析等功能。例如，statsmodels.formula.api.ols()用于線性回歸，statsmodels.tsa.stattools.seasonal_decompose()用于季節(jié)性分解，等等。

6. scipy：這是一個用于科學(xué)計算的庫，提供了許多數(shù)學(xué)函數(shù)和算法。例如，scipy.special.factorial()用于計算階乘，scipy.optimize.minimize()用于求解優(yōu)化問題，等等。

以上只是數(shù)據(jù)分析函數(shù)的一部分，實(shí)際上還有很多其他函數(shù)可以使用。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。