本文为Datawhale8月组队学习——动手学数据分析课程的系列学习笔记(5)，主要介绍了数据建模与评估的相关内容。数据建模部分主要涉及模型的选择和评估方法，实际上这部分的内容已经超出了数据分析入门课程的范畴，数据建模涉及另外一套完整的理论体系，仅仅两天学习是完全不够的，需要后续的补充完善。

本文为Datawhale8月组队学习——动手学数据分析课程的系列学习笔记(4)，主要介绍了数据可视化的相关内容。

本文为Datawhale8月组队学习——动手学数据分析课程的系列学习笔记(3)，主要介绍了数据重构包含的内容：数据的合并、变形和分组以及相应的python实现。

本文为Datawhale8月组队学习——动手学数据分析课程的系列学习笔记(2)，主要介绍了数据的清洗（缺失值/重复值）以及数据特征的处理——连续型数据的离散化（数据分箱）以及类别数据的几种编码方式。

本文为Datawhale8月组队学习——动手学数据分析课程的系列学习笔记(1)。数据分析包含数据加载、探索性数据分析、数据清洗、特征处理、数据建模、模型评估等多个步骤。在进行数据分析之前，需要载入我们获取的数据集，并通过探索性分析初步了解数据的结构、组成和特征。