引言
数据预处理时，异常值的存在可能对最终建立的模型的精度和泛化能力有较大的影响。检测异常值的方式有很多，最基本的两种方法为 z 分数法和上下截断点法。
对 z 分数法还存在些许疑虑的可查看如下博文
统计学： Z 分数 & 正态分布 (附 Python 实现代码) –Z 检验先修; Z 分数与正态分布两者关系; Z 分数与百分位数的异同；面试要点（以心理学实验为舟）
本文针对这两种方法，构造自写库，最终实现函数的快捷调用，在很大程度上提高了数据预处理的效率。
效果展示(Jupyter notebook)
一行代码快速绘图查看房价分布情况
如何一步到位的画出复杂精美的图片可以参考
2022-03-17 16:25:29
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本课程使用 Python 编程语言，以电商数据为案例，对其进行系统完整的分析。
首先会简单回顾 Python 和 Pandas 的基本用法，然后介绍数据分析的基本流程和电商数据分析的常见框架，并从订单、商品、用户等多个维度对电商数据进行分析，最后再结合 RFM 模型和 K 均值聚类算法，对用户进行聚累分析。
2022-03-16 11:02:02
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《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第一章总结的读书笔记
记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢
2022-03-09 21:13:20
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主要介绍了python实现数据分析与建模功能，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2022-03-08 16:35:08
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从Excel到Python——数据分析进阶指南
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2022-03-07 15:52:34
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#目前更新到视频 69
原视频链接 https://www.bilibili.com/video/BV1
2022-02-26 09:05:41
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