ompatilm4-web/EDA
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一个基于Python生态的探索性数据分析与数据预处理实战仓库，通过真实数据集演示从数据清洗到机器学习准备的全流程。
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# 📊 探索性数据分析与数据预处理
## 🎯 目标
| 目标 | 描述 |
|------|-------------|
| 🔍 理解 | 掌握数据集的结构和特征 |
| 📈 分析 | 进行统计和可视化分析 |
| 🧹 清理 | 处理缺失值、重复项和不一致之处 |
| 🚨 检测 | 识别和处理异常值 |
| ⚙️ 构造 | 应用特征工程技术 |
| 🔠 编码 | 转换分类变量 |
| 🤖 准备 | 为机器学习模型准备数据 |
## 🛠️ 涵盖主题
### 🧹 数据清理
- 缺失值分析
- 重复项检测与移除
- 数据类型转换
- 不一致数据处理
### ⚙️ 特征工程
- 特征创建与转换
- 特征组合
- 基于领域知识的特征构造
### 🔠 编码技术
- Label Encoding · One-Hot Encoding
- Ordinal Encoding · Target Encoding
### 🔎 探索性数据分析
- 单变量、双变量与多变量分析
- 相关性与分布分析
### 📊 数据可视化
- 直方图 · 计数图 · 箱线图
- 散点图 · 成对图 · 热力图
### 🗂️ 数据准备
- 缩放与归一化
- 处理不平衡数据
- 训练集与测试集划分准备
## 📚 使用的数据集
- 💎 钻石数据集
- 📡 Telco 客户流失数据集
- 👥 客户分析数据集
- 🏢 商业与服务类数据集
- 🌐 其他公开数据集
## 🔧 使用的技术
## 🚀 展示的核心技能
```
Data Understanding → Statistical Analysis → Data Cleaning
↓ ↓
Feature Engineering ← Data Visualization ← Preprocessing
↓
ML Data Preparation
```
标签：Apex, Python, 代码示例, 探索性数据分析, 数据分析, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 特征工程, 逆向工具