数据分析基础教程
欢迎来到数据分析基础教程页面！在这里，我们将为您提供一系列关于数据分析基础知识的教程。无论是数据分析初学者还是有一定基础的读者，都能在这里找到适合自己的学习内容。
什么是数据分析？
数据分析是指从大量的数据中提取有价值的信息，通过分析这些信息来辅助决策。数据分析在各个领域都有广泛的应用，例如金融、医疗、互联网等。
学习内容
- 数据类型：了解数值型数据、分类数据等基本概念。
- 数据清洗：学习如何处理缺失值、异常值等数据问题。
- 数据可视化：掌握常用的数据可视化工具和技巧。
- 统计分析：了解基本的统计方法，如描述性统计、假设检验等。
- 机器学习：初步了解机器学习的基本概念和算法。
教程示例
以下是一个简单的数据清洗示例：
import pandas as pd
data = {
'年龄': [25, 30, None, 45, 50],
'收入': [5000, 8000, 6000, 7000, None]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 填充缺失值
df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean(), inplace=True)
df['收入'].fillna(df['收入'].mean(), inplace=True)
print(df)
相关链接
想要了解更多关于数据分析的知识，可以访问以下链接：
希望这些内容能够帮助您更好地了解数据分析基础知识！😊
数据分析基础教程图片