在进行高级Python爬虫的数据分析和挖掘时，通常会涉及以下关键步骤：
- 数据收集：使用Python的requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup或Scrapy等库解析网页内容，提取所需数据。
- 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，包括去重、处理缺失值和异常值等，以确保数据的质量。
- 数据分析：使用Pandas、NumPy等库进行数据处理和统计分析，如计算平均值、中位数、标准差等统计指标，以及进行相关性分析、趋势分析等。
- 数据可视化：利用Matplotlib、Seaborn等库将分析结果以图表形式展示，如柱状图、折线图、散点图等，以便更好地理解数据。
- 数据挖掘：应用机器学习算法进行数据挖掘，如分类、聚类、预测等，以发现数据中的模式和趋势。
通过这些步骤，可以有效地对爬取到的数据进行深入分析和挖掘，从而提取有价值的信息和洞察。