强文！看懂数据探索，完整指导！

翻译/编辑/部分原创 Vivian Ouyang  原作者：Sunil Ray     数据圈资深成员作者简介：美国达拉斯一家医院数据中心工作，职位是data scientist。主要做healthcare方面的数据分析建模在机器学习中，很多时候你会挣扎于怎么提高模型的准确率。在这种时刻，数据探索的一些方法将帮助你解决这个问题。这个指导将帮助你理解数据探索中的主要技术。请记住你输入的变量的数据质量决定了你模型输出量的质量。所以当你的商业问题提出来以后,你需要花费很多时间在数据准备和探究上面，一般来说，数据清理，探究和准备大概占据了一个项目70%的时间。下面是准备，理解，清理你用于建立预测模型的数据的几个步骤,我会一个一个来介绍1.变量确定2.单变量分析3.双变量分析4. ………………………………