分析和可视化数据集涉及三个关键阶段：理解数据、清洗和准备数据，以及选择合适的工具来探索模式。首先，使用 Python 中的 Pandas 等库加载数据集。使用 df.head() 等基本命令检查前几行，使用 df.info() 查看数据类型和缺失值。使用 df.describe() 计算摘要统计信息，以识别异常值或倾斜分布。例如，如果像“年龄”这样的列的最大值为 200，则可能怀疑存在数据输入错误。这种初步探索有助于您掌握数据的结构和质量。
接下来，清洗数据以解决在探索过程中发现的问题。通过删除行/列（使用 df.dropna()）或填充（例如，用均值或中位数填充空白）来处理缺失值。使用独热编码等技术将分类变量转换为数值格式。例如，包含“Male”和“Female”值的“性别”列可以转换为二进制列。如果数值特征的尺度差异很大，请进行归一化或标准化，特别是如果您稍后计划使用机器学习算法。此步骤可确保数据一致并为分析做好准备。
对于可视化，可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 等库来创建图表，以突出趋势、关系或异常。从简单的图表开始：用于分布分析的直方图、用于检测异常值的箱线图或用于探索变量之间相关性的散点图。例如，“收入”与“支出”的散点图可能会显示正相关。热力图（使用 Seaborn 的 heatmap()）可用于可视化相关矩阵。如果处理时间序列数据，折线图可以显示随时间变化的趋势。Jupyter Notebooks 等工具允许迭代探索，让您动态调整图表。始终标记坐标轴、添加标题并选择能够提高可读性的配色方案。目标是将原始数据转化为有助于决策制定的见解。