根据提供的搜索结果，我们可以找到两篇与数据清洗和可视化分析案例有关的文章。第一篇文章介绍了如何使用Python进行数据清洗和可视化分析，而第二篇文章则提供了一个具体的案例，即朝阳医院药品销售数据的分析。
首先，我们需要了解数据清洗和可视化分析的基本概念。数据清洗是数据分析的第一步，它涉及到数据预处理、数据筛选、数据转换等方面。数据可视化则是将数据通过图形化的方式呈现出来，帮助人们更直观地理解和解释数据。
接下来，我们来看一下第一篇文章中提到的数据清洗步骤：
1.导入数据，并进行初步观察和统计描述。
2.清洗数据，包括处理缺失值、删除重复值、检查数据类型等。
3.进行数据探索，找出影响每年最受欢迎电影类别和票房高低的因素。
在该案例中，作者使用了Python的Numpy和Pandas库来进行数据清洗和分析。通过这些步骤，我们可以得出一些有趣的结论，例如每年最受欢迎的电影类别和票房高低的影响因素。
接着，我们来看一下第二篇文章中的具体案例——朝阳医院药品销售数据的分析。在这个案例中，作者使用了Python的Pandas库来进行数据清洗和分析。具体步骤如下：
1.导入数据，并进行初步观察和统计描述。
2.更改列名，方便后续分析。
3.处理缺失值和异常值。
4.将数据类型转换为合适的数据类型。
5.对数据进行排序和重命名行名。
6.计算提出的三个业务指标：月均消费次数、月均消费金额和客单价。
通过以上步骤，作者成功地清洗和分析了朝阳医院药品销售数据，并得出了有价值的结论。
总之，数据清洗和可视化分析在数据分析中起着至关重要的作用。通过学习上述文章中的案例，我们可以更好地掌握数据清洗和可视化分析的方法，并将其应用到实际工作中。
