python資料分析學習筆記，今天分享下利用python對業務進行資料預處理，並利用線性回歸進行資料**。
壹 資料匯入
多人學習python，不知道從何學起。
很多人學習python，掌握了基本語法過後，不知道在**尋找案例上手。
很多已經做案例的人，卻不知道如何去學習更加高深的知識。
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①匯入python常用資料分析庫：常用的numpy、pandas、matplotlib先導入。
②將待處理的資料讀取：read_excel進行excel檔案讀取，用sheet_name指定匯入的sheet
③資料初視：用head函式將讀取的資料**展示前幾行用於初步觀察，可以看到初步的資料形式、字段。
貳 資料預處理
初步觀察發現有一些列的資料是空的，它們對於資料分析沒有意義，考慮去掉。並且後續進行一定的資料預處理。
①去掉無效列：運用drop函式去掉無效的資料列，並再次呼叫head函式觀察資料。
②看上圖效果，資料已經規整一些了，接下來需要看看整體的資料表還有多大：呼叫shape並用print函式列印出來，可以看到資料**是227行、12列的大小。
③接下來需要進行資料缺失值處理：呼叫info函式，檢視各列的資料，可以看到各列的資料還是有不一致的情況，需要做進一步的處理。
⑤上述處理後，資料已經規整了一些，但某些行的數值仍然是缺失的，此時不能再整行或整列的進行刪除了，須對個別缺失值執行填充：發現「月留」和「當月高活人數」這兩列仍有缺失值，採取均值填充的方法處理，主要用到fillna函式。
至此，資料預處理流程完成。資料預處理非常關鍵，非常影響後續的資料分析流程。
叄 線性回歸
資料預處理流程完成後，後續將進行線性回歸，進行業務相關資料的擬合和**。
②建立線性回歸方程，並計算出回歸係數：呼叫linear_model庫，計算回歸係數為0.1683。
③繪製擬合圖：呼叫matplotlib庫里的scatter方法繪製y和x的散點圖，並將線性回歸擬合的直線也同步繪製上去。
7 資料分析 線性回歸演算法（一）
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Python 深入淺出資料分析 線性回歸
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線性回歸資料分析
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