欢迎来到我们的社区教程板块!在这里,我们将分享关于数据分析的基础知识和高级技巧。数据分析是当今社会中非常重要的技能,无论你是数据分析师还是对数据感兴趣的人,都能在这里找到有用的信息。
数据分析基础
首先,让我们从数据分析的基础概念开始:
- 数据清洗:确保数据准确无误。
- 数据探索:通过可视化等手段了解数据的分布和特征。
- 数据建模:使用统计或机器学习算法从数据中提取知识。
资源链接
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实例分析
下面是一个简单的数据分析实例:
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)
# 数据探索
data.describe()
# 数据建模(这里以线性回归为例)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 分割数据集
X = data[['age', 'income']]
y = data['salary']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'Model score: {score}')
图片展示
让我们看看一些数据分析的图片吧!
希望这些内容能够帮助你更好地了解数据分析。如果你有任何问题或想法,欢迎在评论区留言讨论!