这是Machine Learning一般分析流程第（1）篇。

1. Load data

You can load data from csv, raw images, or directly from machine learning library such as keras.

dataset = read_csv('filename.csv', header=None)

2. Check data characteristics

• 数据基本特征:

print(dataset.shape)
print(dataset.dtypes)
print(dataset.head(5))

• 这里可以看数据的统计特性（平均值，中值，Q1, Q2， Q3 etc.）看起来很多对吗，一行代码就够了(^__) 。

print(dataset.describe())

• Training dataset 各个标签下数据量是否平衡。

print(dataset.groupby('LabelIndex').size())

• 数据可视化：把数据特征画出来查看一下。这里可以先把每个单独特征画出来看一下（例如看看是否有skewness），再查看多个特征之间的联系（例如correlation）。