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带你和Python与R一起玩转数据科学: 探索性数据分析

内容简介 本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。本文先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)。 探索性数据分析发生在数据收集和数据清理之后,而在数据建模和分析结果可视化展现之前。然而,这是一个可反复的过程。做完某种EDA后,我们可以尝试建立一些数据模型或者生成一些可视化结果。同时,根据最新的分析结果我们又可以进行进一步的EDA,等等。所有的这些都是为了更快地找到线索,而不用纠结在数据细节和美观上。EDA的主要目的是为了了解我们的数据,了解它的趋势和质量,同时也是为了检查我们的假设甚至开始构建我们的假设算法。 了解了以上内容,我们将解释如何用描述统计学、基本绘图和数据框来回答一些问题,同时指导我们做进一步的数据分析。 准备数据 我们将继续使用

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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