丹尼尔波特电影有哪些？盘点部部都是经典之作！

今天跟大家唠唠我这几天折腾的“丹尼尔波特”项目，别误会，不是哈利波特，是一个用Python搞的数据分析小玩意儿，名字碰巧撞车了。

事情是这样的，前几天突然来了兴致，想自己搞点数据玩玩，看看能不能挖掘出点什么有意思的东西。 于是我就盯上了某平台的公开数据，数据量不大，但是字段挺全，想着拿来练练手。

当然是搞数据。 我用Python的requests库写了个简单的爬虫，吭哧吭哧地把数据都扒了下来。 这部分没啥难度，就是要注意别把人家服务器搞崩了，设置个合理的延时是必须的。

数据搞到手之后，发现脏得不行。 各种缺失值、异常值，还有一些乱七八糟的编码问题。 这时候就得用到Pandas了，先把数据读进去，然后开始清洗。

• 处理缺失值： 我用了均值填充，简单粗暴，效果还行。
• 处理异常值： 主要是通过箱线图观察，把超出上下限的值都干掉。
• 处理编码问题： 统一转成UTF-8，省得后续出幺蛾子。

数据清洗这部分耗了我不少时间，不过没办法，数据质量是数据分析的基石，偷懒不得。

数据洗干净之后，就开始瞎折腾了。 我用Matplotlib和Seaborn画了一些图，看看各个字段之间的关系。 比如，我想看看某个特征和最终结果有没有啥关联，就画了个散点图，结果发现毛关系没有。

后来我又尝试了一些简单的模型，比如线性回归、决策树啥的，结果都惨不忍睹。 看来这个数据并没有我想象的那么简单，或者说，我还没找到正确的打开方式。

我决定换个思路，试试用聚类算法把数据分成几类，看看能不能发现一些潜在的模式。 我用了K-Means算法，跑了几次，效果还不错，至少能看出一些眉目。

这回“丹尼尔波特”项目虽然没啥特别牛逼的成果，但是让我对数据分析的流程有了更深入的理解。 从数据爬取、数据清洗到数据分析、模型建立，每一步都踩了不少坑，也学到了不少东西。

这回实践让我明白：

• 数据质量真的很重要，脏数据会毁掉一切。
• 选择合适的模型很重要，瞎选模型只会浪费时间。
• 数据分析需要耐心和毅力，轻易放弃就啥也搞不出来。

数据分析这条路还很长，我还要继续努力。 以后有啥新的实践，再跟大家唠嗑。