在Python中進行數據分析通常使用以下庫：
Pandas：用于數據處理和分析，能夠處理各種數據類型和結構。
NumPy：用于數值計算，提供了多維數組對象和各種數學函數。
Matplotlib：用于繪制圖表和數據可視化。
Seaborn：基于Matplotlib的數據可視化庫，提供更高級的數據可視化功能。
Scikit-learn：用于機器學習算法的庫，包括分類、回歸、聚類等算法。
Statsmodels：用于統計建模和推斷的庫，包括線性模型、時間序列分析等。
通過這些庫的組合，可以在Python中進行有效的數據分析工作。常見的數據分析步驟包括數據清洗、數據探索、特征工程、模型選擇和評估等。
