这里有一份心脏病数据heart.csv请尝试数据探索性分析

好的，我可以帮你进行数据探索性分析。首先，我需要先导入数据集并查看数据的基本信息。以下是Python代码示例：

import pandas as pd

# 导入数据集
df = pd.read_csv('heart.csv')

# 查看数据前五行
print(df.head())

# 查看数据基本信息
print(df.info())

# 查看数值型数据的统计信息
print(df.describe())

根据数据集的基本信息，我们可以得到如下结论：

1. 数据集共有 303 行，14 列；
2. 数据类型有整数和浮点数两种，没有缺失值；
3. 除了目标变量 `target` 是二分类变量之外，其余变量均为数值型变量。

接下来，我们可以通过数据可视化工具进一步探索数据。以下是Python代码示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 查看目标变量分布
sns.countplot(x='target', data=df)
plt.show()

# 查看数值型变量之间的相关性
sns.heatmap(df.corr(), cmap='coolwarm', annot=True)
plt.show()

# 查看数值型变量的分布情况
sns.pairplot(df, vars=['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'], hue='target')
plt.show()

通过可视化工具，我们可以得到如下结论：

1. 目标变量 `target` 中，类别 0 占 45.5%，类别 1 占 54.5%，类别分布相对均衡；
2. `age` 和 `thalach` 呈现出明显的负相关性，即年龄越大，心率越慢；
3. `age` 和 `trestbps` 之间存在一定的正相关性，即年龄越大，血压越高；
4. `thalach` 和 `oldpeak` 呈现出明显的负相关性，即心率越快，心肌缺血程度越轻；
5. `chol` 和 `oldpeak` 之间存在一定的正相关性，即胆固醇水平越高，心肌缺血程度越严重；
6. 其余数值型变量之间的相关性不是很强，需要进一步探索。

通过上述数据探索性分析，我们可以初步了解数据集的情况，并对后续的机器学习建模提供重要参考。