如下： 在实际场景中，数据可能不完全符合正态分布，因此需要对数据进行检验，验证是否符合正态分布。 ...

描述 本文归纳数据清洗后到建模前的工作内容。随着阅读量和工作经验的增加慢慢扩充积累 在数据清洗结束后，要着手分析各项特征，进行筛选建模。特征的分析和筛选是建模工作中最繁杂、工作量最高的环节。 在sklearn的apifeature_selection中有很多通识方法，此外在部分模型 ...

分为四个阶段：收集数据、分析数据、打标签、解决方案 收集数据和分析数据都是对信息的操作，所以可以归纳为： 信息->标签->方案 信息：收集、抽离、行为分析， 标签：打标签：码农、抠门、收入高 方案：优化产品、运营方案，比如依据上面的标签信息可以知道这是一个高收入却抠门的码农 ...

　　　　数据特征分析包括以下几个方面的内容： 　　　　1、分布分析 　　　　　　a、定量数据分布分析：绘制频率直方分布图 　　　　　　b、定性数据分布分析：根据变量的分类类型分组，绘制饼图和条形图来描述分布 　　　　2、对比分析 　　　　　　a、绝对数对比 　　　　　　b、相对数对比 ...

数据特征分析与数据质量分析一道构成数据探索的两方面工作，在前文中介绍过关于数据质量分析的概况，本文将对数据特征分析作简介，并着重于分布分析的角度，相比于数据质量分析，数据特征分析更注重于找寻数据间的关系。 数据特征分析包括以下几个分析角度： 1、分布分析 2、对比分析 3、统计量分析 4、帕累托 ...

对数据进行质量分析以后，接下来可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。 主要通过分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析、相关性分析等角度进行展开。 2.1 分布分析 分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型。对于定性数据，可用饼形图和条形图直观的现实 ...

在数据质量得到保证的前提下，通过绘制图表、计算某些统计量等手段对数据的分布特征和贡献度进行分析（帕累托分析），分布分析能够揭示数据的分布特征和分布类型，对于定量数据，可以做出频率分布表、绘制频率分布直方图显示分布特征；对于定性数据，可用饼图和条形图显示分布情况。帕累托分析在频率分布直方图的基础 ...

Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要（有损地提取数据特征的过程）的方式，可以获得基本统计（含排序）、分布/累计统计、数据特征（相关性、周期性等）、数据挖掘（形成知识）。 .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序 .sort_index ...