CentOS上使用Python进行数据分析的典型流程如下：

1. 环境准备

   • 安装Python 3及pip：sudo yum install python3 python3-pip。
   • 推荐安装Anaconda（集成库和环境管理）：下载安装包后运行脚本配置conda环境。
   • 创建虚拟环境（可选）：conda create -n myenv python=3.8，激活后安装库避免依赖冲突。

2. 安装数据分析库

   • 基础库：pip3 install numpy pandas matplotlib seaborn。
   • 扩展库（按需）：scikit-learn（机器学习）、statsmodels（统计建模）等。

3. 数据获取与导入

   • 从CSV文件读取：import pandas as pd; data = pd.read_csv('data.csv')。
   • 连接数据库（如MySQL）：使用pymysql库执行SQL查询获取数据。

4. 数据预处理

   • 处理缺失值：data.dropna(inplace=True)或data.fillna(方法, inplace=True)。
   • 处理重复值：data.drop_duplicates(inplace=True)。
   • 数据类型转换：data['列名'] = data['列名'].astype(类型)。

5. 数据分析与建模

   • 描述性统计：data.describe()。
   • 分组聚合：data.groupby('分类列').mean()。
   • 机器学习建模（如线性回归）：使用scikit-learn库的LinearRegression类。

6. 数据可视化

   • 基础图表：用matplotlib绘制直方图、散点图等。
   • 高级可视化：用seaborn绘制热力图、箱线图等。

7. 交互式分析（可选）

   • 使用Jupyter Notebook：jupyter notebook命令启动，在单元格中逐步执行代码并实时查看结果。

8. 结果输出与部署

   • 保存分析结果为CSV/Excel文件：data.to_csv('结果.csv', index=False)。
   • 部署为Web应用（可选）：用Flask/Django框架开发，通过Gunicorn部署。

说明：步骤可根据具体需求调整，如需处理大数据可引入PySpark，实时分析可结合Kafka等工具。