数值数据分析流框架pythoncode案例 数据分析流框架理解 1、需求 2、y量化 3、x选择 4、描述 4.1图形 4.2统计量 5、预分析（特征工程，流程化和模块化） 5.1、异常值 单变量异常值 多变量异常值 5.2、缺失值 单变量缺失值 多变量缺失值 5.3、特征筛选 单变量特征筛选 多变量特征筛选 5.4、共线性scipy.optional 单变量 多变量 5.5、变换 单变量 多变量 5.6、编码 单变量编码 多变量编码 6、建模（大模型：机器学习） 小数据算法：8statsmodel小数据 大数据算法：20sklearn大数据 7、修正 7.1、残差 7.2、假