Python数据分析与可视化练习数据集-模拟数据-通用
数据来源：互联网公开数据
标签：Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, 数据分析, 数据可视化, 模拟数据, 练习, 数据清洗, 缺失值, 异常值
数据概述：
本数据集专为Python、NumPy、Pandas和Matplotlib的实践练习而创建，旨在通过动手操作，帮助学习者掌握使用这些库进行数据处理、分析和可视化的技能。数据集包含5000行和20列，模拟了多种数据类型和分布特征，包括连续型数值变量、离散型数值变量、多类别分类变量、二元变量和有序变量。每个特征都使用不同的概率分布和参数生成，以模拟真实世界的数据场景，并引入了各种数据挑战。
数据集中，部分列随机填充了NaN值，模拟了数据缺失的情况，缺失比例在1%到70%之间随机变化。此外，数据中还加入了统计噪声，数值型变量的噪声服从均值为0、标准差为0.1的分布；部分分类变量的类别被随机修改，修改比例约为1%；同时，数据集也包含了异常值，并遵循四分位距（IQR）规则。
数据用途概述：
该数据集适用于Python数据分析、数据清洗、数据预处理、特征工程和数据可视化等多种学习场景。学习者可以通过操作该数据集，进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测、统计分析和图表绘制，从而提升数据处理和分析能力。该数据集可用于巩固Python编程基础，熟悉NumPy数组操作、Pandas数据框操作，以及利用Matplotlib进行数据可视化的技能。
