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 ...

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 ...

　　　　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 ...

數據特征分析與數據質量分析一道構成數據探索的兩方面工作，在前文中介紹過關於數據質量分析的概況，本文將對數據特征分析作簡介，並着重於分布分析的角度，相比於數據質量分析，數據特征分析更注重於找尋數據間的關系。 數據特征分析包括以下幾個分析角度： 1、分布分析 2、對比分析 3、統計量分析 4、帕累托 ...

對數據進行質量分析以后，接下來可通過繪制圖表、計算某些特征量等手段進行數據的特征分析。 主要通過分布分析、對比分析、統計量分析、周期性分析、貢獻度分析、相關性分析等角度進行展開。 2.1 分布分析 分布分析能揭示數據的分布特征和分布類型。對於定性數據，可用餅形圖和條形圖直觀的現實 ...

在數據質量得到保證的前提下，通過繪制圖表、計算某些統計量等手段對數據的分布特征和貢獻度進行分析（帕累托分析），分布分析能夠揭示數據的分布特征和分布類型，對於定量數據，可以做出頻率分布表、繪制頻率分布直方圖顯示分布特征；對於定性數據，可用餅圖和條形圖顯示分布情況。帕累托分析在頻率分布直方圖的基礎 ...

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 ...