运用python写一个深度学习的数据分析代码，要求引用excel的数据

以下是一个使用Python进行深度学习数据分析并引用Excel数据的示例代码：

首先，我们需要安装所需的库，包括NumPy、Pandas、Keras和TensorFlow：

pip install numpy pandas keras tensorflow

接下来，我们将使用Pandas库读取Excel文件中的数据：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

然后，我们可以将数据拆分为特征和目标变量，并进行数据清洗和预处理：

X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 进行数据清洗和预处理

# 将特征缩放到0和1之间
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 将目标变量编码为整数
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
y = encoder.fit_transform(y)

接下来，我们可以使用Keras和TensorFlow构建一个深度神经网络：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

最后，我们将数据拟合到模型中并进行预测：

model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

# 进行预测
predictions = model.predict(X)

这就是一个简单的深度学习数据分析代码，可以引用Excel中的数据。