Datawhale入门：零基数据分析实战-二手车价格预测

在Datawhale的数据挖掘入门课程中，数据分析部分主要围绕二手车交易价格预测的实战任务进行教学。首先，参与者将学习如何导入和处理数据科学中的关键库，如pandas、numpy和scipy，以及数据可视化工具如matplotlib和seaborn。这些库在数据预处理、探索性和描述性分析中扮演着核心角色。 在载入数据阶段，学生会用pandas的read_csv函数读取训练集（'used_car_train_20200313.csv'）和测试集（'used_car_testA_20200313.csv'），并通过head()和shape方法初步了解数据结构和样本数量。通过数据总览，学员会利用describe()函数获取数值型特征的统计摘要，如均值、标准差、最小值、最大值等，同时用info()检查数据类型，确保数据完整性。 接着，学员需关注缺失值和异常值的检测。通过查看每列是否存在NaN值，使用缺失值可视化工具（如missingno库）识别数据缺失模式。异常值检测则可能采用统计方法（如Z-score或IQR）或可视化手段，确保分析结果的准确性。 对于预测值的分布，将计算skewness和kurtosis以评估其偏斜程度和峰度。此外，还会分析预测值的频数分布，区分数值特征和类别特征。数值特征将进行分布可视化，包括直方图、核密度估计图，以及它们之间的相关性分析，通过散点图或热力图展示特征间的关系。 类别特征的分析则涉及unique值的计数，以及箱线图、小提琴图和柱状图的可视化，以便了解各类别间的分布和频率。此外，会用count_plot进一步展示每个类别的频数。 为了获得更全面的数据理解，学员还将使用pandas_profiling生成数据报告，此报告会汇总多种统计信息和可视化，提供深度的数据洞察。在整个过程中，通过实际操作，学员不仅掌握了数据的初步处理和探索技巧，也为后续的建模和预测奠定了坚实的基础。