数值型数据的应用场景

第一天学习回顾与第二天学习展望

在第一天掌握了数据分析的基本概念、流程和工具后，第二天我们将深入学习数据处理和探索性分析的核心技能。准备好了吗？让我们开始吧！

1. 深入学习数据处理

对于任何数据分析任务，数据清洗都是至关重要的步骤。今天，我们将更深入地学习如何处理缺失值、重复值和异常值。我们将使用Python的Pandas库来实践这些技巧。具体步骤如下：

使用`isnull()`或`isna()`检查缺失值。

使用`fillna()`填充缺失值，或`dropna()`删除缺失值。

使用`duplicated()`检查重复数据，并使用`drop_duplicates()`删除重复数据。

使用统计方法或可视化方法识别异常值，并处理这些异常值。

我们还将学习数据转换的技巧，如数据类型转换、数据标准化/归一化以及数据分箱等。

2. 探索性分析（EDA）实践

在掌握了数据清洗和转换技巧后，我们将进入数据分析的核心环节——探索性分析。通过单变量分析、多变量分析和描述性统计等方法，我们可以更深入地了解数据的特征和分布。具体步骤包括：

使用`value_counts()`查看分类变量的分布。

使用直方图或密度图分析数值变量的分布。

使用散点图分析两个数值变量之间的关系。

使用箱线图分析分类变量与数值变量之间的关系。

使用热力图分析变量之间的相关性。并使用`groupby()`进行分组统计，使用`agg()`函数进行度聚合分析。

3. 数据可视化技巧

数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分。今天，我们将学习使用Matplotlib和Seaborn这两个Python库进行数据可视化。你将学习如何绘制折线图、柱状图、散点图等基本图表，并学习如何添加图表元素以美化你的图表。你还将学习使用Seaborn绘制更高级的图表，如热力图、小提琴图、配对图等，并使用`FaGrid`进行多子图分析。

4. 实践项目

为了将理论知识应用于实践，你将选择一个数据集进行实战演练。请从Kaggle、UCI Machine Learning Repository等平台下载一个数据集（如Titanic、Iris等）。你的任务包括加载数据、查看基本信息、进行数据清洗、进行探索性分析、使用可视化工具展示分析结果，并总结你的发现。

5. 学习资源推荐

为了帮助你深入学习数据分析，我们推荐以下学习资源：

书籍：《Python for Data Analysis》 by Wes McKinney 和 《Hands-On Data Analysis with Pandas》 by Stefanie Molin。

在线课程：DataCamp的"Data Analyst with Python"系列课程和Coursera上的"Applied Data Science with Python"课程。

文档：Pandas、Matplotlib和Seaborn的官方文档。

6. 练习与反思

完成一些练习题，如Kaggle上的入门竞赛或练习题，以检验你的学习成果。反思今天的学习内容，记录下不懂的地方，以便后续深入学习。