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RSS订阅原创 数据分析入门task5
本记录为本人参加datawhale数据分析（泰坦尼克号任务项目）学习笔记，不足之处多多指教。经过前面的两章的知识点的学习，我可以对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的模型是不是足够的可靠，那我就需要评估这个模型。
2021-12-23 16:46:59
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原创 数据分析入门task4
本记录为本人参加datawhale数据分析（泰坦尼克号任务项目）学习笔记，不足之处多多指教。数据可视化主要给大家介绍一下Python数据可视化库Matplotlib、seaborn，在本章学习中，你也许会觉得数据很有趣。在打比赛的过程中，数据可视化可以让我们更好的看到每一个关键步骤的结果如何，可以用来优化方案，是一个很有用的技巧。导入所需要的相关库import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport
2021-12-20 19:40:10
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原创 数据分析入门task3
本记录为本人参加datawhale数据分析（泰坦尼克号任务项目）学习笔记，不足之处多多指教。数据重构一、数据拼接合并pandas中的merge，concat，join，aptend1 、merge函数类似数据库中的(1)内连接，pd.merge(a1, a2, on=‘key’)(2)左连接，pd.merge(a1, a2, on=‘key’, how=‘left’)(3)右连接，pd.merge(a1, a2, on=‘key’, how=‘right’)(4)外连接， pd.merge(
2021-12-18 20:10:44
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原创 数据分析入门task2
本记录为本人参加datawhale数据分析（泰坦尼克号任务项目）学习笔记，不足之处多多指教。数据清洗简述通常我们拿到的数据是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模。所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。缺失值观察(1) 请查看每个特征缺失值个数# 方法1 统计基本信息df.info()# 方法2 isnull函数df.isnull().su
2021-12-16 15:56:12
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原创 数据分析入门task1
本记录为本人参加datawhale数据分析（泰坦尼克号任务项目）学习笔记，不足之处多多指教。一、数据如何加载读取和数据观察1、numpy 和 pandas 标准库导入系统安装的python版本没有安装这个numpy、pandas库先行安装这个两个库pip install numpypip install pandas因为我使用anaconda作为python运行解释器自动已经安装numpy\pandas库可以直接导入库import numpy as npimport pandas as p
2021-12-14 16:14:19
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空空如也
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