使用AQI学习统计分析与预测：数据预处理与初步探索

"案例通过空气质量指数AQI学习统计分析并进行预测（上）" 这篇博客主要介绍了如何利用统计分析方法对空气质量指数(AQI)进行分析和预测，涉及了数据分析的基本流程、特征工程以及数据预处理的重要环节。博主强调了在实际分析中，数据的质量和特征选择对于模型性能的影响至关重要。 首先，文章开始介绍了 AQI 的背景信息，指出它是评估空气质量的重要指标，随着环保意识的提升，AQI 的研究越来越受到关注。接着，博主明确了学习任务，即运用数据分析技术研究全国城市的空气质量，可能涉及到描述性统计分析、推断统计分析（如参数估计和假设检验）以及线性回归等方法。 在数据集描述部分，提到了数据来源于2015年的全国主要城市，包含了多个字段，用于分析不同城市的空气质量状况。 在数据分析流程中，博主概述了基本步骤，包括： 1. **导入相关库**：如 numpy、pandas、matplotlib 和 seaborn，这些是Python中用于数据处理、分析和可视化的常用库。 2. **读取数据**：利用 pandas 的函数加载数据集。 3. **数据清洗**： - **缺失值处理**：先通过探索发现缺失值，然后根据数据分布选择合适的策略进行填充，如均值、中位数或模式填充。 - **异常值处理**：通过 `describe` 方法、3σ原则和箱线图识别异常值，可能采用对数转换、边界值替换或分箱离散化等方法处理。 - **重复值处理**：检测并处理数据集中的重复记录。 4. **数据分析**： - **描述性分析**：包括城市空气质量排名、指数分布等，可能使用散点图、箱型图和箱线图等可视化工具。 - **差异检验**：可能使用两独立样本T检验来比较不同群体（如临海城市与内陆城市）的空气质量差异。 通过这个案例，读者将能够掌握数据分析的基本流程，并学会如何处理数据预处理中常见的问题，为后续的建模和预测打下基础。