在数据处理与分析阶段，首先借助Python与MATLAB这两款专业工具对原始数据展开系统性梳理与深度挖掘。Python 凭借其丰富的数据科学库（ Pandas 用于数据清洗、NumPy 进行数值运算），能够高效处理大规模结构化与非结构化数据，完成缺失值填补、异常值检测及数据标准化等预处理步骤；而MATLAB 则在矩阵运算与复杂算法实现上展现优势，针对数据的分布特征、波动规律进行精细化统计分析，为后续建模奠定坚实基础。 构建蒙特卡罗模型。该模型通过设定合理的随机变量分布，利用计算机模拟技术生成大量符合实际场景的随机样本，模拟数据在不同参数组合下的变化趋势。在模型迭代过程中，结合 Python 的 Scipy 库与 MATLAB 的统计工具箱进行参数优化，通过数万次的模拟实验，最终输出反映变量间关联程度的量化数据，包括相关系数矩阵、显著性水平等关键指标，为相关性分析提供初步的理论支撑。

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