哟，各位今天跟大家聊聊我最近折腾的一个小项目，灵感来源于那部有点年头的电影《野兽刑警》。别误会，我可没去当警察，只是想搞个小工具，能在黑白世界里稍微找点乐子，分析分析数据啥的。
我寻思着用Python，这玩意儿上手快，库也多。抓取一些公开的数据集，比如犯罪记录啥的。然后就一股脑地把数据塞进Pandas里，想着能快速处理。结果嘛你们也知道，数据这玩意儿，脏得很！各种缺失值、格式不对，搞得我头大。
后来我就老老实实地开始清洗数据。先把缺失值填了，用平均值或者众数啥的。然后就是格式统一，把日期、时间都搞成一样的格式。最恶心的是文本数据，各种编码问题，UTF-8、GBK啥的，折腾了好久才搞定。
数据清洗完，就开始搞分析了。我先是简单地统计了一下犯罪类型、发生时间、地点啥的，做了几个柱状图和饼图。结果发现，晚上发生的犯罪果然比白天多，市中心比郊区多，这跟电影里演的差不多嘛
我就想搞点高级的。学着电影里那样，看看能不能找出一些隐藏的模式。于是我就用上了机器学习，先是试了试聚类算法，想把犯罪记录分成几个不同的类别。结果嘛效果一般，分出来的类别不太明显。
后来我就换了个思路，用上了关联规则算法，看看哪些犯罪类型经常一起发生。结果发现，盗窃和抢劫经常一起出现，这也好理解，偷东西的时候没准就变成抢了嘛还有就是，毒品犯罪和枪支犯罪也经常一起出现，这说明啥就不用我说了。
我还搞了个简单的可视化界面，用Flask搭了个Web应用，把分析结果展示出来。这样就不用每次都跑代码了，直接在网页上就能看，方便多了。
这回折腾虽然没啥惊天动地的成果，但让我学到了不少东西。数据分析这玩意儿，真是个体力活，大部分时间都在跟数据死磕。不过当你从一堆乱七八糟的数据中找到一些规律的时候，还是挺有成就感的。
这回实践让我对数据分析有了更深刻的认识，也为以后搞更复杂的项目打下了基础。以后有机会再跟大家分享其他的折腾经历！
- 准备数据，清洗数据
- 使用pandas进行简单统计
- 使用机器学习算法
- 使用Flask搭建web应用
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