1.數據質量分析 數據質量分析是數據挖掘中數據准備過程的重要一環，是數據預處理的前提，也是數據挖掘分析結論有效性和准確性的基礎，沒有可信的數據，數據挖掘構建的模型將是空中樓閣。 數據質量分析的主要任務是檢查原始數據中是否存在臟數據，臟數據一般是指不符合 ...

　　　　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 ...

期望值，即在一個離散性隨機變量試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和。 若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分布，記為N(μ，σ^2)，其概率密度函數為正態分布的期望值μ決定了其位置，其標准差σ決定了分布的幅度。當μ = 0、σ = 1時的正態分布是標准正態分布。正態分布的圖示 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...