在Java中進行數據分析通常需要使用一些數據分析工具庫，例如Apache Commons Math、Weka、JFreeChart等。以下是一些常見的數據分析步驟和Java庫的使用示例：

1. 數據預處理：數據預處理是數據分析的第一步，包括數據清洗、數據轉換、數據標準化等。

import org.apache.commons.math3.stat.descriptive.DescriptiveStatistics;

double[] data = {1.0, 2.0, 3.0, Double.NaN, 4.0, 5.0};
DescriptiveStatistics stats = new DescriptiveStatistics();

for (double d : data) {
    if (!Double.isNaN(d)) {
        stats.addValue(d);
    }
}

double mean = stats.getMean();
double stdDev = stats.getStandardDeviation();
System.out.println("Mean: " + mean + ", Standard Deviation: " + stdDev);

2. 數據分析：數據分析包括統計分析、機器學習、數據挖掘等。

import weka.core.Instances;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.classifiers.Evaluation;

// Load data
Instances data = ...; // Load data from file or database

// Build model
J48 tree = new J48();
tree.buildClassifier(data);

// Evaluate model
Evaluation eval = new Evaluation(data);
eval.evaluateModel(tree, data);
System.out.println(eval.toSummaryString());

3. 數據可視化：數據可視化是將數據以圖形的形式呈現出來，有助于更直觀地理解數據。

import org.jfree.chart.ChartFactory;
import org.jfree.chart.ChartPanel;
import org.jfree.chart.JFreeChart;
import org.jfree.data.category.DefaultCategoryDataset;

DefaultCategoryDataset dataset = new DefaultCategoryDataset();
dataset.addValue(1.0, "Category 1", "Data 1");
dataset.addValue(2.0, "Category 1", "Data 2");
dataset.addValue(3.0, "Category 2", "Data 1");
dataset.addValue(4.0, "Category 2", "Data 2");

JFreeChart chart = ChartFactory.createBarChart("Bar Chart", "Category", "Value", dataset);
ChartPanel chartPanel = new ChartPanel(chart);

以上是使用Java進行數據分析的一些基本步驟和示例代碼，你可以根據具體需求選擇合適的庫和方法進行數據分析和可視化。