数据探索的核心: 1.数据质量分析(跟数据清洗密切联系,缺失值.异常值等) 2.数据特征分析(分布.对比.周期性.相关性.常见统计量等) 数据清洗的步骤: 1.缺失值处理(通过describe与len直接发现.通过0数据发现) 2.异常值处理(通过散点图发现) 一般遇到缺失值,处理方式为(删除.插补.不处理) 插补 遇到异常值,一般处理方式为视为缺失值.删除.修补(平均数.中位数等).不处理.…

目录 数据质量分析   当我们得到数据后,接下来就是要考虑样本数据集的数据和质量是否满足建模的要求?是否出现不想要的数据?能不能直接看出一些规律或趋势?每个因素之间的关系是什么?   通过检验数据集的数据质量,绘制图表,计算某些特征值等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索.数据质量检测对后面的数据预处理有很大参考作用,并有助于选择合适的建模方法.   数据探索大致分为 质量探索 和 特征探索 两方面. 数据质量分析    定义:数据质量分析是数据预处理的前提,也是对数据挖掘的…

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总…

最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习,这个kaggle的竞赛题,网上有很多人都分享过,而且都很成熟,也有些写的非常详细,我主要是在牛人们的基础上,按照数据挖掘流程梳理思路,然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式. 数据挖掘的一般过程是:数据预览——>数据预处理(缺失值.离散值等)——>变量转换(构造新的衍生变量)——>数据探索(提取特征)——>训练——>调优——>验证 1 数据预览 1.1 head() 预览数据集的前面几条数据可以大致…

# 背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还…

数据质量分析 脏数据包括:缺失值:异常值:不一致的值:重复数据及含有特殊符号的数据: 1.缺失值处理 统计缺失率,缺失数 2.异常值处理 (1)简单统计量分析 (2)3Q原则 正态分布情况下,小概率事件为异常值 不服从正太分布的,可以用原离平均值多少倍标准差来分析 (3)箱线图分析 使用describe()描述 主要数据探索函数 1.Pandas常用函数总结 导入数据 导出数据 查看.检查数据 数据选取 数据清理 dataframe处理NAN值 data_3=data_3.where(data_…

背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还是发…

1.探索数据 1.1 安装agate库 1.2 导入数据 1.3 探索表函数 a.排序 b.最值,均值 c.清除缺失值 d.过滤 e.百分比 1.4 连结多个数据集 a.捕捉异常 b.去重 c.缺失数据的处理 d.联结数据集 1.5 识别相关性 利用numpy分析 1.6 找出离群值 a.使用标准差 b.使用绝对中位差 (数据分布以及数据分布所展现的趋势) 1.7 数据分组 研究数据分组之间的关系(创建分组,聚合这些分组,确定分组之间的联系) 2 分析数据 2.1 分析数据与探索数据的区别 分析…

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的,因为你的受众往往是非技术型客户,只有这样他们才可以理解. Matplotlib 是一个流行的 Python 库,可以用来很简单地创建数据可视化方案.但每次创建新项目时,设置数据.参数…

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息,并将爬取的数据已csv各式存入文件,然后对csv文件相关字段的数据进行清洗,并对数据可视化展示,包括柱状图展示.直方图展示.词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析,其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等..... 一.爬取和分析相关依赖包 Python版本: Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas:数据分析并保存为csv文件 matplotlib:绘图…