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实验目的本次实验旨在通过实际操作，深入理解数据清洗、数据探索、数据变换和数据分析的基本步骤和方法。通过实际操作，掌握Python和pandas库在数据处理...

实验目的本次实验旨在通过实际操作，深入理解数据清洗、数据探索、数据变换和数据分析的基本步骤和方法。通过实际操作，掌握Python和pandas库在数据处理与分析中的应用，提高数据处理与分析的能力。实验环境操作系统Windows 10编程语言Python开发工具PyCharm库pandas, numpy, matplotlib实验数据实验数据来源于某电商平台的销售数据，包含商品ID、商品名称、销售日期、销售数量、销售价格等字段。数据大小约为5MB。实验内容与步骤数据清洗在数据清洗阶段，我们首先检查了数据中是否存在缺失值、异常值和重复值。对于缺失值，我们根据实际情况进行了处理，如对于非关键字段，我们直接填充了0；对于关键字段，我们采用了插值或删除的方法。对于异常值，我们根据字段的特性进行了处理，如销售数量字段中，如果数值过大或过小，我们将其视为异常值进行了处理。对于重复值，我们根据需求进行了删除或合并处理。数据探索在数据探索阶段，我们对数据进行了一系列的分析，如求和、均值、中位数、最大值、最小值等统计量，以了解数据的分布和特性。同时，我们还绘制了直方图、箱线图等图形，直观地展示了数据的分布情况。数据变换在数据变换阶段，我们对数据进行了一系列的操作，如归一化、标准化、离散化等，以调整数据的尺度或形式，使其更适合后续的分析。同时，我们还根据实际需求对数据进行了一些转换，如将日期字段转换为时间序列格式等。数据分析在数据分析阶段，我们采用了多种方法对数据进行了深入的分析。首先，我们对销售数量与销售价格进行了相关性分析，发现它们之间存在负相关关系。其次，我们对销售日期进行了时间序列分析，发现销售数量在周末和节假日更高。最后，我们还对商品ID和商品名称进行了分类分析，了解了不同类别的商品销售情况。实验结果以下是部分实验结果的展示：数据清洗后数据的完整性和准确性得到了提高数据探索阶段的分析结果揭示了数据的分布和特性数据变换使得数据更适合后续的分析数据分析的结果为决策提供了有力的支持实验总结通过本次实验，我们深入了解了数据处理与分析的基本步骤和方法，掌握了Python和pandas库在数据处理与分析中的应用。同时，我们也发现了实际操作中需要注意的一些问题，如处理缺失值的策略、选择合适的图形展示数据等。在未来的工作中，我们将继续努力提高数据处理与分析的能力，为决策提供更准确的数据支持。