数据分析场景是指在数据科学和业务应用中，通过对大量的数据进行收集、分析和解释，从中发现有用的信息和模式，并为决策提供支持的过程。数据分析场景广泛应用于各个领域，如金融、市场营销、健康医疗、社交网络等。本文将以金融领域为例，介绍数据分析场景，并通过代码示例演示如何进行数据分析。

在金融领域，数据分析广泛应用于风险管理、投资决策、市场预测等方面。以投资决策为例，我们可以通过分析历史数据来评估不同投资组合的风险和收益。下面是一个简单的代码示例，演示如何通过Python进行投资组合的收益率计算：

import pandas as pd

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 计算每只股票的日收益率
returns = data.pct_change()

# 计算投资组合的收益率
portfolio_returns = returns.mean(axis=1)

# 打印投资组合的收益率
print(portfolio_returns)

在上述代码中，我们使用pandas库读取了股票数据，并通过pct_change()方法计算了每只股票的日收益率。然后，我们使用mean()方法计算了投资组合的收益率。最后，通过打印输出投资组合的收益率，我们可以进行进一步分析和决策。

除了收益率计算，数据分析还可以用于市场预测。以时间序列分析为例，我们可以通过历史数据来预测未来的股票价格。下面是一个简单的代码示例，演示如何使用ARIMA模型进行股票价格预测：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 拆分训练集和测试集
train_data = data['2010-01-01':'2019-12-31']
test_data = data['2020-01-01':'2020-12-31']

# 创建ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))

# 拟合模型并进行预测
model_fit = model.fit(disp=0)
predictions = model_fit.predict(start='2020-01-01', end='2020-12-31')

# 打印预测结果
print(predictions)

在上述代码中，我们使用pandas库读取了股票数据，并将其拆分为训练集和测试集。然后，我们使用ARIMA模型来拟合训练集的数据，并通过predict()方法进行预测。最后，通过打印输出预测结果，我们可以进行进一步分析和决策。

除了代码示例，我们还可以使用关系图和甘特图来可视化数据分析的过程和结果。下面是一个使用mermaid语法的关系图示例，展示了数据分析中的数据来源和处理过程：

erDiagram
    CUSTOMER ||--o{ ORDER : has
    ORDER ||--|{ LINE-ITEM : contains
    CUSTOMER }|..|{ DELIVERY-ADDRESS : uses

在上述关系图中，CUSTOMER实体与ORDER实体之间存在关系，ORDER实体与LINE-ITEM实体之间也存在关系，CUSTOMER实体与DELIVERY-ADDRESS实体之间也存在关系。这个关系图可以帮助我们理清数据之间的关系和流程。

此外，我们还可以使用mermaid语法的甘特图来展示数据分析的时间安排和进度。下面是一个简单的甘特图示例，展示了数据分析的时间安排和进度：

gantt
    title 数据分析进度表
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 数据收集
    收集数据           :done,    des1, 202