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文档简介

数据探索性分析数据探索性分析,是通过了解数据集,了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的关系,从而帮助我们后期更好地进行特征工程和建立模型,是数据分析中十分重要的一步。大致包含以下步骤:数据总览查看数据缺失和异常查看预测值的分布把特征分成类别特征、数值特征,然后对这两种种特征进行更细致的分析5.数据分析的流程数据建模与分析5.数据分析的流程数据模型,就是在数据层面建立起来的一种逻辑关系的算法集合,该算法集合可以运算未来的同源数据,并产生可预期的结果。如统计分析相关性分析(Pearson/Spearman/Kendall)T检验、卡方检验如机器学习建模回归分析(预测数值型数据)分类算法(决策树、SVM、逻辑回归等)聚类分析(K-Means、层次聚类)数据可视化5.数据分析的流程数据可视化将数据转换成图或表等,以一种更直观的方式展现和呈现数据,让他人能“一眼看懂”你想表达的信息。通过“可视化”的方式,复杂的数据通过图形化的手段进行有效表达,准确高效、简洁全面地传递某种信息,甚至我们帮助发现某种规律和特征,挖掘数据背后的价值。Matplotlib绘图Seaborn可视化Tableau/PowerBI《大数

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