Python数据分析与挖掘实战学习笔记(2).md

本章从应用的角度出发,从数据质量分析和数据特征分析两个方面对数据进行探索分析。数据质量分析要求我们拿到数据之后先检测是否存在缺失值和异常值;数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前,通过频率分布分析、对比分析、帕累托分析、周期性分析、相关性分析等方法,对采集的样本数据的特征规律进行分析,以了解数据的规律和趋势,为数据挖掘的后续环节提供支持。