摘要：
机器学习问题分析步骤： 第1步：了解数据 第2步：分析数据之间的关系 第3步：缺失项数据处理 第4步：特征因子化 第5步：处理特殊值或浮动较大的数值 第6步：数据筛选 第7步：数据建模 第8步：测试集预处理 第9步：结果预测 第10步：模型优化 第11步：模型融合 阅读全文
摘要：
在Python中进行数据分析时，选择不同的图案来分析数据可以帮助我们更好地理解数据的特征和关系。以下是一些常见的数据分析图形和它们的应用场景： 条形图（Bar Plot）：适合表示类别型数据的分布或比较不同类别的数据。可以使用水平或垂直的条形图。 折线图（Line Plot）：适合表示随时间变化的数 阅读全文