支持多种数据格式导入与预处理
多种图表类型与可视化工具
描述性统计与假设检验
机器学习模型训练与评估
# 数据分析代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 导入数据
data = pd.read_csv('example_data.csv')
# 数据探索
print(data.head())
print(data.describe())
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='category', y='value', data=data)
plt.title('类别数值分布')
plt.show()
运行代码后将显示统计摘要信息。这里将包含描述性统计数据，如均值、标准差、最小值、最大值等。
此部分将显示变量之间的相关性分析结果，包括相关系数矩阵和显著性检验。
此部分将显示机器学习模型的训练结果和评估指标，如准确率、精确率、召回率等。
未选择数据集
行数: 1,250 | 列数: 15
数据类型: 数值型 (10), 分类型 (5)
缺失值: 42 (0.22%)