Публикации по теме 'exploratory-data-analysis'
Исследовательский анализ данных (EDA) с использованием Python
Данные — это новая нефть — Клайв Хамби
Принимая во внимание последние достижения, приведенное выше утверждение совершенно справедливо. Но сырые, необработанные данные бесполезны, если вы не извлекаете из них информацию.
Исследовательский анализ данных (EDA) — неотъемлемая часть науки о данных, которая помогает нам обобщать и визуализировать данные. Это помогает нам лучше понимать данные и извлекать из них содержательную информацию.
Что касается роли Data Analyst, то умение..
Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn — Полное руководство Seaborn, часть 1
Одним из наиболее важных навыков специалиста по данным или аналитика данных является способность смотреть на график или визуализацию и выявлять идеи и значимые идеи, которые могут привести к бизнес-решению. Это все, что касается визуализации данных.
Визуализацию данных можно определить как визуальное представление данных или информации. Целью визуализации данных является передача данных или информации читателям. Поскольку визуализация данных — это просто объяснение данных с помощью..
Обнаружение болезни Паркинсона с помощью машинного обучения
Традиционные диагностические подходы могут страдать от субъективности, поскольку они основаны на оценке движений, которые иногда незаметны для человеческого глаза и поэтому их трудно классифицировать, что приводит к возможной неправильной классификации. Болезнь Паркинсона может поражать голосовые органы пациента так же, как конечности и руки, поэтому, наблюдая за голосовыми связками, мы можем определить, есть ли у человека болезнь Паркинсона или нет.
Данные:
Источник данных:..
Размышления об обучении машинному обучению
Хотя в то время я этого не знал, мое путешествие в машинное обучение началось много лет назад, когда я готовился к докторской диссертации. по химии с упором на аналитическую химию. Тогда, более 30 лет назад, упор делался на сбор данных (экспериментирование) и получение нескольких точек данных с высокой точностью. Как только данные были получены, они были приспособлены к модели, которая позволила нам лучше понять химические и/или физические свойства системы.
Получение «чистых» данных было..
Исследовательский анализ данных.
Привет! В этом блоге мы расскажем об основном этапе исследовательского анализа данных (EDA)! Как следует из названия, это тесно связано с исследованием данных, которое часто выполняется на начальном этапе после сбора данных. Это первый шаг в жизненном цикле проекта машинного обучения, который закладывает ключевую основу для разработки функций для извлечения значимой информации из данных.
Данные могут быть представлены в различных измерениях, и, к сожалению, нежелательные выбросы..
Исследовательский анализ данных — Часть 1
Исследовательский анализ данных — часть 1
Импорт набора данных
import pandas as pd
df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Data/DS/Iris.csv")
df.head()
2. Бросить Колома
df.drop(columns='Id', inplace=True)
df.head()
3. Размер и Нама Колом
df.shape #mengecek dimensi data
df.columns #mengecek nama kolom
df.dtypes #mengecek type data
4. Информация о подробных данных и отсутствующих значениях
df.info() #cek informasi detail data..
Руководство по прогнозированию оттока: Часть 2 — Исследовательский анализ данных (EDA) || Отсутствующие значения
TLDR
Мы изучим набор данных Telco Customer Churn, чтобы понять различные типы функций и найти недостающие значения в наборе данных.
Контур
Резюме Исследовательский анализ данных — Зависимые и независимые функции — Пропущенные значения и их механизмы Заключение
Резюме
В части 1 серии Руководство по прогнозированию оттока мы рассмотрели и реализовали первые 3 шага (определение цели, сбор данных, очистка данных), необходимые для построения модели машинного обучения. в..
