比赛实战：数据分析

在数学建模比赛中，数据分析是至关重要的一环。

流程

1. 数据清洗：处理缺失值、异常值。
2. 特征工程：构造新的特征，提升模型表现。
3. 可视化：使用 matplotlib, seaborn 等工具。
4. 统计检验：正态性检验、显著性检验。

常用代码 (Python)

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.describe()