1.数据质量分析 数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。 数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合 ...

　　　　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 ...

期望值，即在一个离散性随机变量试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)，其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0、σ = 1时的正态分布是标准正态分布。正态分布的图示 ...

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 ...

基础分析概述 几个基础分析思路： 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计 ...

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 ...

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 ...

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 ...