小王：嘿，小李，我最近在工程学院实习，发现有很多数据需要处理，但不知道怎么开始。
小李：嗯，小王，你遇到的问题很常见。我们可以利用Python来进行数据可视化分析，这能帮助你更直观地理解数据。
小王：听起来不错！但是我对Python不是很熟悉。
小李：别担心，Python很容易上手，而且有很多库可以帮助我们快速完成任务。比如，Pandas用于数据处理，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。
小王：那我们现在就开始吧！首先我们需要做什么？
小李：首先，我们需要导入必要的库并加载数据。假设我们的数据存储在一个CSV文件中。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载数据
data = pd.read_csv('engineering_data.csv')
print(data.head())
]]>
小王：然后呢？
小李：接下来，我们可以对数据进行一些基本的统计分析，看看有哪些特征和变量。
# 基本统计信息
print(data.describe())
# 查看缺失值
print(data.isnull().sum())
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小王：这些步骤看起来都很有用！最后一步是什么？
小李：最后一步是将数据可视化。让我们先画一个直方图来看看数据分布情况。
# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data['GPA'], bins=30)
plt.title('GPA Distribution')
plt.xlabel('GPA')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
]]>
小王：哇，这太酷了！现在我能清楚地看到数据分布了。
小李：没错！通过这样的可视化分析，我们可以更好地理解数据背后的故事。