用Python编写mworks的自定义数据分析模块，它的功能包括接收数据并对数据进行清洗，并对数据描述性统计，线性回归分析，决策树分析

在Python中创建一个mworks的自定义数据分析模块，你可以使用以下几个库来实现所需的功能：

1. **数据接收**：首先，你需要一个模块或函数来读取数据，例如`pandas`库的`read_csv`函数用于读取CSV文件，`requests`库用于获取Web API数据。

import pandas as pd

def load_data(url_or_path):
    if url_or_path.startswith('http'):
        data = requests.get(url_or_path).json() # 假设API返回的是JSON格式
    else:
        data = pd.read_csv(url_or_path)
    return pd.DataFrame(data)

2. **数据清洗**：使用`pandas`的`dropna`, `replace`, 和`astype`等函数处理缺失值、异常值和数据类型转换。

def clean_data(df):
    df = df.dropna() # 删除缺失值
    df = df.replace(to_replace='?', value=np.nan) # 替换特殊值
    df = df.astype({'column_name': 'float'}) # 将列转换为浮点数类型
    return df

3. **描述性统计**：使用`describe`方法获取基本的统计摘要。

def describe_data(df):
    stats = df.describe(include='all') # 包含计数、均值、标准差等
    return stats

4. **线性回归分析**：`sklearn`库的`LinearRegression`可用于此目的，先拟合模型再做预测。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

def linear_regression(X, y):
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    predictions = model.predict(X)
    return model, predictions

5. **决策树分析**：同样，`sklearn`库的`DecisionTreeRegressor`或`DecisionTreeClassifier`可以构建模型。

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

def decision_tree(X_train, y_train, X_test):
    tree_model = DecisionTreeRegressor()
    tree_model.fit(X_train, y_train)
    tree_predictions = tree_model.predict(X_test)
    return tree_model, tree_predictions

每个函数完成后，你可以把它们组合起来形成一个完整的分析流程。记得在使用前导入所需的库，并确保数据集已经准备好进行上述处理。