1.查看数据的类型概况 cols = [c for c in train.columns] #返回数据的列名到列表里 print('Number of features: {}'.format(len(cols))) print('Feature types:')train[cols ...
一 数据探索 数据探索的目的:及早发现数据的一些简单规律或特征 数据清洗的目的:留下可靠数据,避免脏数据的干扰。 两者没有严格的先后顺序,经常在一个阶段进行。 分为: 数据质量分析 跟数据清洗密切联系 :缺失值分析 异常值分析 一致性分析 重复数据或含有特殊符号的数据分析 数据特征分析 分布 对比 周期性 相关性 常见统计量等 : 二 数据探索操作 查看数据前 行:dataframe.head 查 ...
2018-03-28 16:45 0 999 推荐指数:
1.查看数据的类型概况 cols = [c for c in train.columns] #返回数据的列名到列表里 print('Number of features: {}'.format(len(cols))) print('Feature types:')train[cols ...
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法,该方法在上世纪70年代由美国统计学家J.K.Tukey提出。传统的统计分析方法常常先假设数据 ...
简介 探索性数据分析所谓探索性数据分析( Exploratory Data Analysis )以下简称EDA,是指对已有的数据( 特别是调查或观察得来的原始数据 )在尽量少的先验假定下进行探索通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 目录 ...
目录 Numpy Numpy常用函数以及用法 (1)创建ndarray数组 (2)操作数组 ...
一、Python概述 Python与Excel对比。 Excel:1.具备强大的功能,但面对大量的数据,处理麻烦,处理速度无法满足需求。 2.Excel停留在描述性分析阶段,例如:对比分析,趋势分析,结构分析等。 Python:1.Python语言强大 ...
python分析数据分析项目:共享单车租用情况影响因素探索分析 数据来源: kaggle网站提供。 数据内容:某城市共享单车2011-2012年数据集,数据集包括了 租车日期,季节,天气,气温、空气湿度等相关数据。 本项目旨在通过python对此数据集进行分析,以了解共享单车的租用 ...
什么是数据分析? 运用不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销 ...
。 我们对大数据以及大数据分析完全没有头绪,我们甚至对大数据技术产生了迷茫,产生了退缩。 当我们拿到 ...