CSS Ribbon

Reproducing the GitHub Ribbon in CSS

【数据分析师 Level 1 】12.数据探索和可视化

【数据分析师 Level 1 】12.数据探索和可视化

目的与意义

探索性数据分析

随着探索性数据分析的发展,由统计学所确立的基础业已经成为数据科学领域的先导。对于任意基于数据的项目,最重要的第一步都是查看数据,这正是探索性数据分析的关键理念所在。通过总结并可视化数据,我们可以对分析目标获得更有价值的洞悉和理解

同时,开源社区的发展,为我们提供了多种技术和工具集,并结合R、Python等语言的表达能力,我们得以建立丰富多样的数据探索和分析方式

7e6237ce18a0f274e472b65747d9dcd1.png

数据探索所处阶段

数据预处理流程图

4ada77909274238bd04ffe41a10d59bd.png

数据预处理的第一步:数据探索

ccd313d5d878b28bb655575cb8db4f43.png

posted on   pandaboy1123  阅读(129)  评论(0编辑  收藏  举报

编辑推荐:
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
阅读排行:
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
历史上的今天:
2018-12-28 【udacity】机器学习
< 2025年3月 >
23 24 25 26 27 28 1
2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15
16 17 18 19 20 21 22
23 24 25 26 27 28 29
30 31 1 2 3 4 5

导航

统计

点击右上角即可分享
微信分享提示