數據特征分析包括以下幾個方面的內容： 　　　　1、分布分析 　　　　　　a、定量數據分布分析：繪制頻率直方分布圖 　　　　　　b、定性數據分布分析：根據變量的分類類型分組，繪制餅圖和條形圖來描述分布 　　　　2、對比分析 　　　　　　a、絕對數對比 　　　　　　b、相對數對比 ...

如下： 在實際場景中，數據可能不完全符合正態分布，因此需要對數據進行檢驗，驗證是否符合正態分布。 ...

描述 本文歸納數據清洗后到建模前的工作內容。隨着閱讀量和工作經驗的增加慢慢擴充積累 在數據清洗結束后，要着手分析各項特征，進行篩選建模。特征的分析和篩選是建模工作中最繁雜、工作量最高的環節。 在sklearn的apifeature_selection中有很多通識方法，此外在部分模型 ...

基礎分析概述 幾個基礎分析思路： 分布分析 對比分析 統計分析 帕累托分析 正態性檢測 相關性分析 分布分析 分布分析是研究數據的分布特征和分布類型，分定量數據、定性數據區分基本統計 ...

分為四個階段：收集數據、分析數據、打標簽、解決方案 收集數據和分析數據都是對信息的操作，所以可以歸納為： 信息->標簽->方案 信息：收集、抽離、行為分析， 標簽：打標簽：碼農、摳門、收入高 方案：優化產品、運營方案，比如依據上面的標簽信息可以知道這是一個高收入卻摳門的碼農 ...

Pandas數據特征分析 數據的排序 將一組數據通過摘要（有損地提取數據特征的過程）的方式，可以獲得基本統計（含排序）、分布/累計統計、數據特征（相關性、周期性等）、數據挖掘（形成知識）。 .sort_index()方法在指定軸上根據索引進行排序，默認升序 .sort_index ...

相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析，從而衡量兩個變量的相關密切程度。 相關性的元素之間需要存在一定的聯系或者概率才可以進行相關性分析。 相關系數在[-1,1]之間。 一、圖示初判 通過pandas做散點矩陣圖進行初步判斷 二、Pearson ...

相關性分析 散點圖矩陣初判多變量間關系，兩兩數據之間的，比如說4個數據ABCD，就有12個比較，第一個參數和第二個參數，第一個參數和第三個參數，.......這個圖就是正態分布的幾個參數，就沒有任何的相關性 （2）散點圖矩陣初判多變量間關系 ...