shobhityadav-ds/data-preprocessing-and-exploratory-data-analysis

# 📊 数据预处理、特征工程与探索性数据分析 ## 🚀 概述 本仓库涵盖了用于探索性数据分析（EDA）的核心数据预处理技术，以及数据科学与机器学习中常用的基础统计学概念。它提供了用于实践学习的实操笔记。 ## 🎯 目标 * 清理和准备原始数据 * 理解数据背后的统计学概念 * 处理缺失值和异常值 * 转换并选择重要特征 ## 📚 涵盖主题 ### 📐 统计学 * 平均数、中位数、众数 * 方差和标准差 * 分布（正态分布） * 相关性 ### 🔍 异常值检测 * Z-Score 方法 * IQR（四分位距）方法 ### 🧹 数据清理 * 处理缺失值 * 移除重复项 * 数据格式化与类型转换 ### 🔢 特征编码 * Label Encoding * One-Hot Encoding ### 🎯 特征选择 * 相关性方法 * 卡方检验 * 特征重要性 ## 📁 项目结构 ``` data-preprocessing-and-statistics/ │ ├── notebooks/ │ ├── data_cleaning.ipynb │ ├── data_encoding.ipynb │ ├── feature_selection.ipynb │ ├── featurescalingipynb.ipynb │ ├── outliers.ipynb │ ├── statistics.ipynb │ └── temp.md │ ├── .gitignore ├── LICENSE └── README.md ``` ## 🛠️ 使用技术 * Python * NumPy * Pandas * Scikit-learn * Matplotlib / Seaborn ## ▶️ 如何使用 1. 克隆仓库 2. 在 Google Colab 或 Jupyter Notebook 中打开笔记 3. 按步骤运行笔记 4. 使用你自己的数据集进行练习 ## 🌟 未来改进 * 添加高级统计学概念 * 构建预处理 pipeline * 与 ML 模型集成 ## ⭐ 作者 **Shobhit Yadav** ## 💡 说明 本仓库是我数据科学学习之旅的一部分，主要侧重于数据预处理和统计学知识的理解。

标签：Apex, NoSQL, Python, 数据清洗, 数据科学, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 特征工程, 资源验证, 逆向工具