4、房产数据与客户流失数据的分析与建模全解析

房产数据与客户流失数据的分析与建模全解析

一、爱荷华州埃姆斯市房产数据的探索性分析

1.1 数据用途

爱荷华州埃姆斯市的房产数据可用于解答诸多关于当地房产市场的问题，例如确定特定社区房屋的平均售价，或者找出该市最受欢迎的住宅类型。

1.2 探索性数据分析（EDA）

1.2.1 导入必要库

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

这些库分别用于数据操作、分析和可视化。

1.2.2 加载数据集

df = pd.read_csv('train.csv')

将 train.csv 文件加载到名为 df 的DataFrame中。

1.2.3 分离数值和分类变量

numeric_data = df.select_dtypes(include=[np.number])
categorical_data = df.select_dtypes(exclude=[np.number])

1.2.4 数值变量的基本统计信息