该模块是程序的数据入口，设计了「优先读真实数据 → 失败则无感知生成模拟数据」的双兜底机制，是程序「零报错运行」的核心保障，包含load_data()（主读取函数）和generate_sample_data()（模拟数据生成函数），二者是主从关系。程序设计了多层级的容错逻辑，从「列名不统一→缺失字段→无数据文件→数据筛选为空」，所有可能的异常都做了处理，无论输入数据如何，程序都能正常运行，不会出现

这就是个「数据挖掘新手闯关工具」：左边选关卡，右边看结果 + 学代码，不用配环境、不用找数据，打开网页就能学，从最基础的读数据，到复杂的建模型、算关联规则，一步一步练，特别友好。实验说明：每个实验都写了「干啥的」，比如「缺失值填充」实验会告诉你 “处理银行贷款数据的缺失值，数值用均值填，文字用最常见的填”；不用你自己搭环境、写完整代码，打开网页就能选实验、看效果、查源码，所有操作都在浏览器里完成，

先把要用的 “帮手” 都喊来：pandas 是管读数据的（Excel/CSV 文件全靠它），streamlit 是搭网页的（你看到的按钮、表格、图表都是它弄的），matplotlib 是画图的（行情走势图靠它），sklearn 是算财务评分的（不用你懂算法，直接用就行）。第一个工人 st_data：专门读你本地的行业数据，你选好要分析的行业（比如国防军工），它就把这个行业的指数数据、个股数据都读出