16、房价管理与分析：机器学习方法全解析

房价管理与分析：机器学习方法全解析

1. 数据预处理

1.1 数据清洗

数据清洗是数据分析的重要基础，主要包括识别错误数据、去除无关信息并替换错误数据。具体操作流程如下：
1. 识别错误数据：通过数据交叉检查等方法，发现数据中的错误和异常值。
2. 去除无关信息：将与分析目标无关的信息从数据中剔除。
3. 替换错误数据：用正确的数据替换错误的数据。

1.2 数据可视化方法

为了更好地理解和分析数据，我们可以采用多种可视化方法，以下是一些常见的可视化方法及其特点：
|可视化方法|特点|适用场景|
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|直方图|展示数值数据的分布，将整个数值范围划分为若干区间，用矩形表示频率分布，宽度代表区间，面积代表频率|分析连续数据的分布情况|
|箱线图|以有意义的视觉方式展示数据集中趋势，清晰显示主要趋势、对称性、偏态和异常值，通过最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值生成|分析数据的集中和离散程度|
|茎叶图|比直方图能展示更多额外信息，也是一种可视化工具，便于数据比较，按数值的位值排列数据，主要用于小数据集，有助于关注众数|分析小数据集的分布特征|
|多变量图形探索性数据分析（GEDA）|用于理解数据集中多个字段之间的关系或识别两个以上变量之间的关系，如配对图和三维散点图|分析多个变量之间的关系|

1.3 数据导入与初步分析

我们以住房数据集为例进行分析，具体操作步骤如下：
1. 导入必要的库：导入 pandas 和 NumPy