机器学习数据分析是挖掘数据价值的核心技能，以下是关键步骤与资源推荐：
🧩 核心流程
数据收集
- 从数据库、API或公开数据集（如UCI机器学习仓库）获取原始数据
- 📌 图片：数据来源多样性
数据清洗
- 处理缺失值、异常值和重复数据
- 📌 图片：数据清洗工具对比
特征工程
- 使用Python_Pandas进行数据标准化、编码和降维
- 📌 图片：特征选择方法示意图
模型训练与评估
- 通过Scikit-Learn实现算法调优
- 📌 图片：模型性能对比图
🛠️ 推荐工具
- Python：数据分析首选语言，集成NumPy、Pandas、Matplotlib等库
- Jupyter Notebook：交互式编程环境，适合数据探索与可视化
- Tableau：可视化工具，可链接到Tableau教程扩展学习
📘 学习路径
🌐 扩展资源
- Kaggle数据集 实战练习
- Google机器学习指南 英文资料
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