Python数据分析与挖掘实战--第三章

最新推荐文章于 2022-03-29 14:09:47 发布
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本文探讨数据探索过程中的两个关键环节：数据质量分析与数据特征分析。数据质量分析旨在检查并处理脏数据，包括缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及特殊符号数据。数据特征分析则深入研究数据的内在属性，为后续的数据建模和分析奠定基础。

数据探索：数据质量分析&数据特征分析
数据质量分析：主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。
脏数据：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。
数据特征分析：

长空牧野
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Python数据分析与挖掘实战——第三章
冲鸭！！！
03-08 1351
第三章 数据探索 目录 第三章 数据探索 一、数据探索 二、数据质量分析 1. 主要任务： 2. 缺失值分析 3. 异常值分析 4. 一致性分析 三、数据特征分析 1. 分布分析 2. 对比分析 3. 统计量分析 4. 周期性分析 5. 贡献度分析 6. 相关性分析 一、数据探索 数据集的质量和数量 没有设想过的数据状态 规律和趋势 各因素的关联性 ...
学习笔记之《python数据分析与挖掘实战》第三章数据探索
提莫君的博客
03-30 1830
文章目录欢迎购买正版书籍 欢迎购买正版书籍 豆瓣评价：Python数据分析与挖掘实战 作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林 出版社: 机械工业出版社 参考源码：《python数据分析与挖掘实战》的代码笔记 ...
python数据分析与挖掘第三章数据与代码
04-02
《python数据分析与挖掘》一书的第三章 数据与代码，
Python数据分析与挖掘实战第三章笔记之数据特征分析
qq_41775711的博客
05-30 846
#3.2数据特征分析（分布分析，对比分析，统计量分析，周期性分析，贡献度分析，相关性分析 ） #分布分析：能解释数据的分布特征和分布类型。定量数据：绘制频率分布表，频率分布直方图，茎叶图。定性数据：绘制饼图，条形图。 # 对比分析：是指把两个相互联系的指标进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，适用于指标间的横纵向比较，时间序列的比较分析。 # 对比分析主要有：绝对数比较，相对...
《数据分析实战》--第三章 python实现
weixin_30820077的博客
05-15 191
在商业数据分析流程中主要介绍分析流程以及每个过程的具体含义。这一章主要利用合并汇总来剖析企业销售额下降的原因。主要利用python中的pandas、matplotlib模块完成书中分析。 1、读取数据、合并数据 可以采用如下方式先设置工作路径至数据表放在位置，然后利用os.getcwd()来查看当前工作路径。 1 import os 2 3 filepath = '数据文件所...
Python 数据分析与挖掘实战-张良均-数据集
02-22
这个实战教程通过具体的数据集和代码实例，将带你一步步走进Python数据分析与挖掘的世界。无论是初学者还是有一定经验的学习者，都能从中受益，提升自己的数据处理技能。通过实践，你将能够更好地理解和应用这些知识...
python数据分析与挖掘实战-第2章 数据获取.zip
04-30
在Python数据分析与挖掘实战的第二章中，我们主要探讨的是数据获取这一关键步骤。数据是所有分析的基础，没有数据就无法进行有效的分析和挖掘。这一章涵盖了如何从各种来源获取数据，包括网络爬虫、数据库连接、API...
《python数据分析与挖掘实战》第一章总结.docx
05-23
《Python数据分析与挖掘实战》第一章主要探讨了数据挖掘在餐饮行业的应用，以及数据挖掘的基本流程和技术工具。在第一章中，作者以T餐饮企业为例，强调了由于多系统管理导致的数据冗余和处理难题，提出了利用计算机...
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Python 数据分析与挖掘实战（数据集）
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11-05
Python 数据分析与挖掘实战（数据集） 在Python的世界里，数据分析与挖掘是一项至关重要的技能，它涵盖了数据预处理、探索性数据分析（EDA）、模型构建和结果解释等多个环节。本实战教程由张良均提供，旨在帮助学习...
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06-28
《Python数据分析与挖掘实战》是一份综合性的教学资料，涵盖了从基础到实践的多个关键环节。这份PPT课件旨在帮助学习者掌握Python在数据处理、分析和挖掘领域的应用技巧。以下是各章节主要内容的详细说明： 1. **第...
《python数据分析与挖掘实战》第三章总结.docx
05-23
《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第三章总结的读书笔记 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢
算法第一步：数据集分割
一代目Jackson的博客
09-14 1253
摘要：对于算法工程师，拿到数据经常要做的事，就是将数据分割成训练集或测试集便于使用，今天就总结下一般分割数据集的几种方法。 ①数据格式Dataframe，数据分割 import random data = pd.read_csv("./dataNN.csv",error_bad_lines=False) data = np.array(data) random.shuffle(data)#随机打乱 #取前90%为训练集 alldata = [d[0] for d in data] df1=data[
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Python数据分析与挖掘实战第三章笔记之数据质量分析
qq_41775711的博客
05-30 898
# 3.1数据质量分析 # 数据质量分析主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据（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） # 缺失值：使用简单的统计分析可以得到含有缺失值的属性的个数，以及每个属性的未缺失数，缺失数与缺失率等。对于缺失值处理分为删除存在缺失值的记录，对可能的值进行插补和不处理。 # 异常值也称为离群点。简单的描述性统计，查看哪些数据是不合理的，常用的统计量是最大值...
python数据分析与挖掘实战第三章总结
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02-01 1617
本博客旨在帮助学生自己巩固所学，若能帮得上他人也是荣幸之至 首先以下是借鉴过的几个github库，非常感谢： https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action https://github.com/keefecn/python_practice_of_data_analysis_and_mining https://github.com/Stormzudi/Python-Data-Mining 本文基于https://blo
Python数据分析与挖掘实战总结第三章 数据探索第四章 数据预处理第五章 挖掘建模
wx1871428的博客
07-13 789
Python数据分析与挖掘实战 第三章 数据探索 * 3.1 数据质量分析 * 3.1.1 缺失值分析 3.1.2 异常值分析 3.2 数据特征分析 * 3.2.1 统计量分析 3.2.2 贡献度分析 3.2.3 相关性分析 3.2.4 统计特征函数 3.2.5 绘图函数 第四章 数据预处理 * 4.1 数据清洗 * 4.1.1 缺失值处理 4.2 数据变换 * 4.1.1 数据归一化 4.1.2 数据离散化(聚类) 4.3
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第三章案例代码总结与修改分析 每个案例代码全部为书中源代码，出现错误按照每个案例下面给出的代码错误，原因，及怎样修改进行修改即可解决每个案例错误 3-1 #-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd catering_sale = 'F:/大二下合集/Python数据分析与挖掘/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引
python数据与挖掘实战学习：第三章数据探索 笔记
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03-29 2119
前言 通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的的结构和规律进行分析的过程就是数据分析。 本章从数据质量 分析和数据特征分析两个角度对数据进行探索。 第三章 数据探索 3.1 数据质量分析 数据质量分析是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。 脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据： 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据及含有特殊符号（如#、¥、*）的数据 3.1.1 缺失值分析 数据的缺失.
【阅读】Python数据分析与挖掘实战（第三章总结）
weixin_30505751的博客
08-28 150
转载于:https://www.cnblogs.com/pandaboy1123/p/9546246.html
《Python数据分析与挖掘实战》第四章代码错误修正
"第四章代码问题.docx 是读书笔记中关于《Python数据分析与挖掘实战》一书的内容，主要涉及Python编程在数据处理和插值分析中的应用。笔记作者分享了学习过程，对书中案例进行了总结和错误修正，并邀请读者提供反馈...
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