python数据分析实战之AQI分析
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2020-12-21
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python数据分析实战之数据分析实战之AQI分析分析
文章目录文章目录1、数据分析的基本流程2、明确需求和目的2.1 需求和目的3、数据收集4、数据预处理4.1 数据整合4.1.1 加载相关库和数
据集4.1.2 数据总体概览4.2 数据清洗4.2.1 缺失值的处理4.2.2 异常值的处理4.2.3 重复值的处理5、数据分析5.1 描述性统计分析
（1）哪些城市的空气质量较好/较差？（2）对城市的空气质量按照等级划分，每个等级城市数量分布情况如何？（3）空气质量在
地里位置分布上，是否具有一定的规律性？5.2 推断统计分析（1）临海城市的空气质量是否有别于内陆城市？（2）全国城市空气
质量普遍处于何种水平？5.3 相关系数分析（1）空气质量主要受哪些因素影响？6、编写报告
1、数据分析的基本流程、数据分析的基本流程
明确需求和目的
数据收集（内部数据、购买数据、爬取数据、调查问卷、其它收集）
数据预处理（数据整合、数据清洗、数据转换等）
数据分析（描述分析、推断分析、数据建模、数据可视化等）
编写报告
2、明确需求和目的、明确需求和目的
AQI：空气质量指数，用来衡量空气清洁或污染的程度，值越小，表示空气质量越好。
2.1 需求和目的需求和目的
运用数据分析的相关技术，对全国城市空气质量进行研究和分析，解决以下问题：
哪些城市的空气质量较好/较差？（描述性统计分析）
对城市的空气质量按照如下等级划分，每个等级城市数量分布情况如何？（描述性统计分析）
空气质量在地里位置分布上，是否具有一定的规律性？（描述性统计分析）
临海城市的空气质量是否有别于内陆城市？（推断统计分析）
全国城市空气质量普遍处于何种水平？（推断统计分析）
空气质量主要受哪些因素影响？（相关系数分析）
3、数据收集、数据收集
2015年空气质量指数（AQI）数据集，该数据集包含全国主要城市的相关数据以及空气质量指数。
4、数据预处理、数据预处理
4.1 数据整合数据整合
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