构建客户购买倾向模型全流程指南
1. 数据加载与分析
在Azure Machine Learning中，可根据相关说明从多个来源加载多个数据集，但每个Reader模块一次仅能加载一个数据集。数据加载完成后，需进行预处理，为建模做准备，而数据可视化是此过程中非常有用的环节。
以下是可视化Bike Buyer数据集的操作步骤：
- 可从Reader模块可视化该数据集，也可在左侧面板的Saved Datasets菜单项中选择BikeBuyer.csv进行可视化。
- 将鼠标悬停在Reader模块底部的小圆圈上，会弹出菜单，提供“Download”和“Visualize”两个选项。若选择“Download”，可将数据保存到本地机器并在Excel中查看；若选择“Visualize”，数据将在新窗口中呈现。
可视化后的BikeBuyer.csv数据集包含10,000行和13列，涵盖婚姻状况、性别、年收入、子女数量、职业、年龄等人口统计变量，以及房屋所有权状况、汽车数量和通勤距离等其他变量。最后一列“Bike Buyer”至关重要，它显示了过去哪些客户从商店购买了自行车。
同时，可视化界面还展示了数据集所有变量的描述性统计信息，如均值、中位数、标准差等，以及每个变量的数据类型和缺失值数量。通过滚动页面，可查看数据集的实际值样本。
特征列表顶部的第一行是一组缩略图，展示了每个变量的分布情况。点击缩略图可查看完整分布，例如点击年收入上方的缩略图，Azure Machine Learning会在屏幕右侧面板打开完整的直方图。从直方图中可以看出，年收入并非呈正态分布，更像是对数正态分布，还能发现异常值。此外，Azure Machine Lea
