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) ​

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

常用代码 (MATLAB) ​

提示

MATLAB 在矩阵运算和统计分析中非常高效。

matlab
% 数据加载与基本统计
data = readmatrix('data.csv');
summary_stats = [mean(data); median(data); std(data)];

% 简单绘图示例
figure;
plot(data(:,1), 'LineWidth', 1.5);
grid on;
title('数据趋势分析');
xlabel('样本序号');
ylabel('数值');