Python数据分析学习小记
开始我们的Python之旅，深入了解如何使用Python来预处理业务数据以及运用线性回归来预测数据。
一、数据导入
为了深入解析数据，我们首先需要确保Python环境及必要的库已经准备妥当。在这里，我们不会过多地讲述Python的下载与环境的配置，因为网络上的教程资源非常丰富。让我们开始吧！
① 引入常用库：
numpy、pandas、matplotlib这些常用的数据分析库是我们的得力助手。
② 读取数据：
我们使用`read_excel`方法读取Excel文件，其中通过`sheet_name`指定需要导入的sheet表格。
③ 初步数据概览：
通过`head`函数，我们可以快速查看读取的数据表格的前几行，初步了解数据的格式和字段。
二、数据预处理
在初步观察数据时，我们可能会发现某些列的数据存在缺失或无效的情况。这时，我们就需要进行一系列的数据预处理操作。
① 移除无效列：
我们利用`drop`函数移除那些对分析无用的数据列，并再次使用`head`函数确认数据的变动。
② 数据概览：
调用`shape`函数并配合`print`函数，我们可以快速了解数据表格的行数和列数，如本次的数据是227行、12列。
③ 处理缺失值：
调用`info`函数，我们可以查看各列的数据详情。若发现数据存在不一致或缺失的情况，我们需要进一步的处理。
④ 针对特定列的缺失值处理：
以我们后续要用作线性回归的“内容阅读量”列为例，我们使用`dropna`函数移除那些缺少该值的数据行，再通过`info`函数确认数据情况。
⑤ 填充缺失值：
在处理完部分缺失值后，可能仍有个别行的数值是缺失的。我们不能整行或整列地删除数据，而是需要对这些缺失值进行填充。对于“月留”和“当月高活人数”这两列的缺失值，我们采用均值填充的方法，主要利用`fillna`函数来完成。
完成上述步骤后，我们的数据预处理流程就算告一段落了。预处理数据是数据分析流程中至关重要的一环。
三、线性回归分析
完成数据预处理后，下一步我们将进行线性回归分析，以拟合和预测业务相关数据。
① 导入线性回归库：
我们建立线性回归的自变量x和因变量y，以“内容阅读量”作为x，“业务DAU（人）”作为y，并导入相应的线性回归分析库。
② 建立回归方程与计算系数：
我们调用`linear_model`库来计算回归系数，本次得到的系数为0.1683。
③ 绘制拟合图：
利用matplotlib库里的`scatter`方法，我们可以绘制y和x的散点图，并将线性回归拟合的直线一同展示出来。
④ 数据预测：
通过调用`linear_model`库里的`predict`方法，我们可以预测出因变量的后续值，为后续的结果预估提供便利。