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案例：通过空气质量指数AQI学习统计分析并进行预测（上）
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上传时间: 2020-12-21
详细说明：本篇博客会带你学习：
数据分析流程
特征工程
缺失值、异常值、重复值的处理
箱线图怎么判断异常值
观察散点图、箱型图、箱线图等进行分析
两独立样本T检验
用到的库：numpy 、pandas、 matplotlib、 seaborn
让我们开始吧！！！
AQI分析与预测1、AQI 分析与预测1.1 背景信息1.2 学习任务说明1.3 数据集描述2、数据分析流程3、读取数据3.1 导入相关的库3.2 加载数据集4、数据清洗4.1 缺失值4.1.1 缺失值探索4.1.2 缺失值处理4.1.2.1 数据分布4.1.2.2 填充数据4.2 异常值4.2.1 异常值探索4.2.1.1 describe
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