这个数据集是直接在scikitlearn中构建的 ， 这个数据集是直接在scikitlearn中构建的，所以我们不需要读取csv 。Data 分析要学习的内容大致分为六个板块，分别是:Excel精通Excel 分析工具，掌握Excel的经典函数，准确快速完成数据清理，1.介绍乳腺癌数据集现在我们已经建立了逻辑回归工作原理的基础，你已经学会使用sklearn 。
1、【数据 分析】-006-数据预处理-数据规约在大型数据集上挖掘复杂数据需要很长时间分析，数据协议生成一个新的数据集，这个数据集更小但保持了原始数据的完整性 。在约定的数据集上进行分析 and挖掘会更有效率 。属性规范通过合并属性创建一个新的属性维度，或者通过删除不相关的属性(维度)直接降低数据维度 ， 从而提高数据挖掘的效率 ， 降低计算成本 。属性规格说明的目标是找到最小的属性子集，并确保新数据子集的概率分布尽可能接近原始数据集的概率分布 。
【sklearn中关联分析】
主成分分析是一种针对连续属性的数据降维方法，它构造了原始数据的正交变换 。新空间的基底去除了原始空间基底下数据的相关性，原始数据中的大部分变异只需使用少数几个新变量就可以解释 。在应用中，通常会选择几个比原始变量少且能解释大部分数据中变量的新变量来代替原始变量进行建模 。1)设原变量的N次观测数据矩阵为:2)按列集中数据矩阵 。
2、数据 分析要学习哪些学什么？Data 分析要学习的内容大致分为六个板块，分别是:Excel熟练使用Excel 分析 tools，掌握Excel的经典函数，准确快速的完成数据清理 。利用Excel数据透视和可视化 ， 透过现象看本质 。MySQL了解MySQL数据库的相关概念和存储原理 ， 掌握添加、删除、修改、搜索等SQL的基本语法，掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗和数据标准化 。
Python学习Python编程语言的基础知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够运用Python编程处理工作中的重复性工作 。掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据采集和数据分析能力 。掌握Python数据分析处理基本库，具备运用Python语言解决数据分析中实际问题的能力 。
3、PCA(主成分 分析回顾了PCA的步骤，并用python实现 。我深深的发现，当年学的特征值和特征向量是如此的强大，PCA是一种无监督的学习方法，也是一种非常常见的降维方法 。当数据信息的损失最小时，通过映射到另一个空间 ， 数据的特征数量从n变为k(k) 。
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