运用Python语言，我们可以对开心麻花出品的电影数据进行深度挖掘和分析。

数据处理流程：

1. 数据获取: 从公开数据库、电影网站等渠道获取开心麻花电影的相关数据，例如上映时间、票房、评分、演员阵容、题材类型等。

2. 数据清洗: 对原始数据进行整理，处理缺失值、异常值等，确保数据质量。

3. 数据探索: 利用可视化工具和统计方法，对数据进行初步探索，例如分析票房趋势、评分分布、题材偏好等。

4. 特征工程: 根据分析目标，对数据进行特征提取和转换，例如构建新的指标、对类别变量进行编码等。

5. 模型构建: 选择合适的机器学习或统计模型，对数据进行建模分析，例如预测票房、分析影响因素等。

6. 结果解读: 对模型结果进行解释和评估，并结合业务场景提出 insights 和建议。

常用Python库：

* NumPy: 用于科学计算，提供高性能的多维数组对象和相关工具。

* Pandas: 用于数据分析和处理，提供灵活的数据结构和数据操作函数。

* Matplotlib: 用于数据可视化，提供绘制图表、图形等功能。

* Scikit-learn: 用于机器学习，提供各种机器学习算法和模型评估工具。