探索性数据分析EDA综述
目录 1. 数据探索的步骤和准备 2. 缺失值处理 为什么需要处理缺失值 Why data has missing values? 缺失值处理的技术 3. 异常值检测和处理 What is an outlier? What are the types ...
原文：探索性数据分析EDA（典型值、异常值、缺失值、分组变量、连续变量）
探索性数据分析 EDA 探索性数据分析exploratory data analysis 对分布进行可视化表示 分类变量在 R 中通常保存为因子或字符向量。要想检查分类变量的分布，可以使用条形图： ggplot data diamonds geom bar mapping aes x cut 条形的高度表示每个 x 值中观测的数量，你可以使用 dplyr::count 手动计算出这些值： diam ...
2021-11-19 14:06 0 958 推荐指数：
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python进行EDA探索性数据分析
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