能否提供一个用于决策树分析的Python代码示例，包括如何导入库、定义数据集以及构建和训练决策树模型的过程？

当然，这里有一个使用Python的scikit-learn库来构建决策树的基本示例，假设我们使用鸢尾花数据集（Iris dataset）：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
target = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树分类器
tree_clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
tree_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = tree_clf.predict(X_test)

# 打印一些统计信息
print("Accuracy:", tree_clf.score(X_test, y_test))

# 可视化决策树
from sklearn.tree import export_graphviz
export_graphviz(tree_clf, out_file="iris_tree.dot", feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True)

这个例子中，我们首先导入必要的库，加载预装的数据集，然后将数据划分为训练集和测试集。接着创建一个`DecisionTreeClassifier`对象，并使用训练数据对其进行拟合。最后，我们预测测试集并计算模型的准确率，同时还可以生成一个图形化的决策树表示。