python数据分析常见算法

Python在数据分析领域广泛应用，常见的算法包括：

描述统计：计算数据的基本概括，如平均数、中位数、众数、标准差等，pandas库中有丰富的函数支持。

数据清洗：处理缺失值（如dropna、fillna）、异常值检测（如Z-score、IQR），以及数据转换（如标准化、归一化）。

**探索性数据分析(EDA)**：绘制直方图、散点图、箱线图等来了解数据分布和关系，例如matplotlib和seaborn库。

关联分析：使用corr()函数做皮尔逊相关系数，或者使用聚类（如K-means、层次聚类）来发现变量间的联系。

分类：监督学习算法如决策树（sklearn的DecisionTreeClassifier）、随机森林（RandomForestClassifier）、支持向量机（SVC）、朴素贝叶斯（ GaussianNB）等。

回归：线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）、岭回归（Ridge Regression）等预测模型。

聚类：k-means、DBSCAN、层次聚类等对数据进行无监督分组。

降维：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、t-SNE用于减少高维数据的复杂性。

时间序列分析：ARIMA模型、指数平滑法（Exponential Smoothing）等处理序列数据。

深度学习：对于复杂的数据，可以使用神经网络（TensorFlow, Keras）进行特征提取和预测。