CentOS上的Python数据科学应用涵盖数据处理、分析、建模及可视化等环节，常用工具及场景如下：
- 基础数据处理：用Pandas进行数据清洗（处理缺失值、重复值）、数据转换和描述性统计。
- 数值计算与统计分析：借助NumPy实现数组运算，SciPy用于高级统计（如假设检验、回归分析）。
- 数据可视化：通过Matplotlib绘制直方图、散点图等，Seaborn生成热力图、箱线图，支持交互式图表展示。
- 机器学习建模：利用scikit-learn实现分类、回归、聚类等模型训练与评估。
- 交互式分析环境：使用Jupyter Notebook进行代码编写、结果实时可视化，适合探索性分析。
- 数据库交互：通过SQLAlchemy或pymysql连接MySQL等数据库，直接读取SQL查询结果进行分析。
以上应用可满足数据清洗、探索性分析、建模及可视化等数据科学全流程需求。