SQLite數據庫確實可以用于數據分析，盡管它主要用于輕量級應用和嵌入式系統，但它提供了足夠的數據分析功能，適用于中小型數據集。以下是SQLite數據庫在數據分析方面的相關信息：
SQLite數據庫的數據分析能力
- 數據存儲和操作：SQLite支持標準的SQL語言，允許數據科學家存儲和操作中小型數據集，進行數據清理、轉換和分析。
- 數據導入和導出：SQLite的控制臺支持導入CSV數據，并允許數據導出為SQL、CSV、JSON等多種格式，便于數據分析和共享。
- 數據可視化：結合Python的庫（如Seaborn），SQLite數據可以進行可視化分析，幫助用戶更好地理解數據。
- Python中的數據分析：Python提供了sqlite3模塊，可以直接操作SQLite數據庫，進行數據分析。
SQLite數據庫在數據分析中的應用場景
- 數據探索工具：流行的數據探索工具如Metabase或Superset也支持SQLite，使得在Web環境中進行數據分析成為可能。
- 數據分析和報告：通過Python，可以利用sqlite3庫對SQLite數據庫進行數據分析和報告，包括計算平均值、總和、中位數等統計指標。
如何使用Python進行SQLite數據分析
- 連接到SQLite數據庫：使用sqlite3庫連接到SQLite數據庫。
- 執行SQL查詢：通過游標對象執行SQL查詢以獲取所需的數據。
- 數據分析和可視化：使用Python的數據處理庫（如pandas）對查詢結果進行分析和報告，包括創建圖表和圖形。
SQLite數據庫不僅能夠進行數據分析，而且其輕量級和易用性使其成為數據科學家和開發者的有力工具，特別是在處理中小型數據集時。
