通过空气质量指数（AQI）进行统计分析和预测（上）。

简介：
本篇博客旨在引导您深入了解数据分析的各个方面。首先，我们将探讨数据分析流程的关键要素，包括特征工程、缺失值、异常值以及重复值的有效处理方法。此外，我们还将详细讲解如何运用箱线图来识别异常值，并通过观察散点图、箱型图等可视化工具进行深入分析。为了实现两独立样本的T检验，我们将介绍并使用以下Python库：numpy、pandas、matplotlib和seaborn。现在，让我们一同开始探索AQI分析与预测的相关内容！ 首先，我们将阐述AQI分析与预测的背景信息，随后概述本次学习的具体任务说明以及数据集的详细描述。接下来，我们将系统地剖析数据分析流程本身。之后，我们将演示如何读取数据集，具体包括导入必要的库以及加载数据集的过程。 随后，我们将着重于数据清洗环节。我们将会对缺失值进行探索和评估（包括数据分布情况），并制定相应的填充策略。同时，我们也将深入研究异常值的识别和探索（例如通过describe函数），从而确保数据的准确性和可靠性。