jupyter notebook数据分析实战案例

Jupyter Notebook是一个非常流行的交互式数据科学环境，它支持使用Python、R、Julia等多种编程语言，非常适合数据分析和机器学习实战。以下是一个简单的数据分析实战案例：

**案例：分析鸢尾花数据集（Iris dataset）**

1. **数据加载与预处理**:
使用`pandas`库加载CSV文件，比如`iris.csv`，并查看数据前几行，了解数据结构和变量含义。

import pandas as pd
iris_data = pd.read_csv("iris.csv")
iris_data.head()

2. **数据探索**:
对数据进行描述性统计，看看各特征（如花瓣长度、宽度等）的分布情况，以及类别（鸢尾花种类）的分布。

iris_data.describe()

3. **数据可视化**:
使用`matplotlib`或`seaborn`绘制直方图、箱线图、散点图等，以直观展示特征之间的关系和不同类别的区别。

import seaborn as sns
sns.pairplot(iris_data, hue="species")

4. **数据分割与模型训练**:
划分训练集和测试集，然后选择合适的算法，例如决策树、随机森林、线性回归或支持向量机，进行模型训练。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data.drop('species', axis=1), iris_data['species'], test_size=0.2)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. **模型评估**:
预测测试集结果，计算准确率、精确率、召回率等指标，评估模型性能。

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)

6. **结果分析与优化**:
根据评估结果，可能需要调整参数、尝试其他算法，或进行特征工程来提高模型性能。

这个实战案例展示了如何从数据导入、预处理，到数据分析、模型训练和评估的完整流程。如果你对某一步的具体操作或其它数据分析任务有疑问，可以直接提问。