Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于数据分析。本实验室旨在通过一系列实验，让你探索Python数据分析的各个方面。通过这些动手练习，你将深入了解数据处理、可视化和建模的基本概念。
实验 1：数据加载和探索
- 导入和操作CSV文件
- 使用NumPy和Pandas探索数据结构
- 计算基本统计量，如平均值和标准偏差
- 筛选和排序数据以识别模式
实验 2：数据可视化
- 使用Matplotlib创建线形图、直方图和散点图
- 自定义可视化外观，包括颜色、线宽和标签
- 使用Seaborn创建更高级的可视化，如热图和聚类图
实验 3：数据预处理
- 缺失值处理，包括删除、填补和插值
- 异常值检测和排除
- 数据标准化和缩放，以改善建模性能
实验 4：机器学习建模
- 了解监督学习和非监督学习的基本原理
- 使用Scikit-learn训练和评估线性回归、逻辑回归和决策树模型
- 优化模型参数，提高预测准确性
实验 5：时间序列分析
- 加载和处理时间序列数据
- 使用Pandas和Statsmodels绘制时间序列图
- 识别时间序列的趋势、季节性和周期性
实验 6：文本分析
- 使用Natural Language Toolkit (NLTK)处理文本数据
- 进行词频分析、词干提取和情感分析
- 探索文本分类和主题建模
结论
这些实验提供了动手体验，让你探索Python数据分析的强大功能。通过完成这些练习，你将掌握数据加载、探索、可视化、预处理、建模和文本分析的核心概念。这些技能将为你在各种数据分析项目中取得成功奠定坚实的基础。
