编写一个教程，解释如何使用列表和描述性统计分析，以研究出口数据。
要分析出口数据，我们可以使用 Python 中的列表和描述性统计分析。以下是步骤：

1. 收集数据并创建列表。我们可以使用 Python 的列表数据类型储存数据，例如：

```
exports_data = [100, 200, 300, 400, 500]
```

2. 计算数据的平均值，中位数和众数。平均值是所有数据的总和除以数据点的数量。中位数是将所有数据点排序后，处于中间位置的值。众数是出现次数最多的值。我们可以使用 Python 中的 statistics 模块来执行这些计算：

```
import statistics

mean = statistics.mean(exports_data)
median = statistics.median(exports_data)
mode = statistics.mode(exports_data)
```

3. 计算数据的变化程度。我们可以使用 Python 中的统计学库 numpy 来计算数据的标准偏差和方差。标准偏差是数据点与平均值之间的差异的平方和的平均值的平方根。方差是这些差异的平方和除以数据点的数量：

```
import numpy as np

std_dev = np.std(exports_data)
variance = np.var(exports_data)
```

4. 绘制数据的直方图。我们可以使用 Python 中的 matplotlib 库来绘制出口数据的直方图：

```
import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(exports_data)
plt.show()
```

这些步骤将使您能够使用列表和描述性统计分析来研究出口数据。