金融风控Task2-数据分析

目的 EDA（Exploratory Data Analysis）价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本状况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否能够进行接下来的机器学习或者深度学习建模. 了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。 为特征工程作准备 内容介绍 数据整体了解： 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度； 经过info熟悉数据类型； 粗略查看数据集中各特征基本统计量； 缺失值

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