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雷达卡
使用 Python 进行数据分析的基本流程
在开展数据分析项目时，初期的探索性分析至关重要。通过这一阶段的工作，能够对数据集形成初步认知，而数据可视化是一种极为直观的手段，有助于快速理解数据结构与潜在规律，使信息更易于解读。
1. 导入所需工具库
进行数据分析前，首先要加载常用的 Python 库。例如：pandas 用于数据操作与清洗，numpy 支持高效的数值运算，matplotlib 则是实现图表绘制的核心库之一。
常见的可视化图形可划分为四大类型：
- 比较类：展示不同类别之间的差异或随时间的变化趋势，典型代表如折线图、柱状图；
- 关联类：用于发现两个或多个变量间的潜在关系，常用散点图表达；
- 构成类：反映各组成部分在整体中所占比例，或其比例随时间的变化，饼图是典型示例；
- 分布类：研究单个或多个变量的数据分布情况，直方图和箱线图常被采用。
从变量数量角度出发，可视化还可分为单变量与多变量分析：
- 单变量分析：专注于单一变量的统计特征，适合了解基本分布形态；
- 多变量分析：可在同一图表中呈现多个变量之间的交互关系，便于识别相关性或模式。
以下是十种广泛使用的可视化图表类型：
散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图（雷达图）、二元变量分布图以及成对关系图（pair plot）。
2. 数据读取
完成环境配置后，下一步是加载实际数据。通常使用 pandas 的 read_csv 等函数导入外部数据文件，为后续处理做好准备。
3. 数据清洗
为了保证分析结果的准确性，必须对原始数据进行清洗，以提升数据质量与一致性。常用的操作包括：
- 利用
head()查看数据前几行，确认格式是否正确； - 通过
isnull().sum()统计缺失值的数量； - 使用
dropna()删除存在缺失的数据行； - 调用
drop_duplicates()去除重复记录。
4. 探索性数据分析与可视化
该步骤旨在深入挖掘数据特性，并借助图形化方式揭示变量间的分布特征与潜在联系。主要方法有：
- 使用
describe()获取描述性统计摘要，如均值、标准差、分位数等； - 调用
hist()绘制直方图，观察数值分布； - 应用
scatter()生成散点图，探索变量间的关系； - 执行
corr()计算相关系数矩阵，量化变量之间的线性相关程度。
5. 特征工程
此阶段的目标是对原始特征进行筛选、构造和转换，以便更好地服务于建模任务。具体操作可能包括：
- 选取对模型预测有意义的关键特征，构建特征矩阵；
- 采用标准化（如 Z-score）或归一化方法对特征进行缩放，消除量纲影响。
6. 模型构建
最后一步是建立预测模型。通常流程如下：
- 使用
train_test_split将数据集划分为训练集和测试集； - 选择合适的算法（如线性回归），在训练集上拟合模型；
- 在测试集上评估模型性能，验证其泛化能力。
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