要进行美国股票数据分析，并确保结果中不包含政治、seqing、db和暴力等内容，可以按照以下步骤进行：

1. 收集数据：获取美国股票市场的历史数据。这可以通过使用金融数据提供商的API（如Alpha Vantage、Yahoo Finance等）或使用金融数据分析平台（如Bloomberg、FactSet等）来实现。

2. 数据清洗和预处理：对获取的数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性。这包括处理缺失值、异常值和重复值，并进行数据类型转换和标准化。

3. 特征工程：根据分析目标选择适当的特征。这可能包括技术指标（如移动平均线、相对强弱指数等）、基本面数据（如收入、利润等）和市场数据（如指数、利率等）等。

4. 数据分析方法选择：根据分析目标选择适当的数据分析方法。常见的方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）等。

5. 分析模型建立和训练：根据选择的数据分析方法建立相应的模型，并使用历史数据进行训练。这包括划分训练集和测试集，并进行模型参数调优。

6. 模型评估和验证：使用测试集评估模型的性能和准确性。可以使用一些评价指标（如均方根误差、准确率、精确率等）来衡量模型的好坏。

7. 结果可视化和解释：将分析结果可视化，并进行解释。可以使用图表、图形和报告等形式来呈现结果，以便更好地理解和传达分析结果。

在进行这些步骤时，需要注意避免使用任何与政治、seqing、db和暴力等内容相关的数据源或特征。此外，还应该遵循数据隐私和保密的原则，确保对数据的合法和安全使用。