python 데이터 분석 예제

라이브러리를 가져온 후 함수 read_csv()를 사용하여 데이터 집합을 읽습니다. 이것은 코드가이 단계까지 어떻게 보이는지 : 여러 라이브러리가 기본 EDA를 수행 할 수 있지만이 게시물에 팬더와 matplotlib을 사용할 것입니다. 데이터 조작 및 matplotlib에 대한 팬더, 잘, 그래프를 플로팅. Jupyter Nootbooks는 코드 및 기타 결과를 작성합니다. Jupyter 노트북은 데이터 분석 및 과학자를위한 일종의 일기, 데이터 통찰력을 설명하기 위해 파이썬, HTML 및 Markdown을 혼합 할 수있는 웹 기반 플랫폼입니다. 가장 좋은 피쳐 세트는 꽃잎 길이와 꽃잎 너비 데이터가 포함된 기능입니다. 데이터 과학에서 처음부터 완전한 파이썬 튜토리얼. 1) 데이터 집합을 신속하게 설명합니다. 행/열 수, 누락된 데이터, 데이터 유형, 미리 보기.

이 링크에서이 게시물에 사용 된 데이터 집합 및 문제 문에 액세스 할 수 있습니다 : 대출 예측 챌린지 당신은 또한 우리의 무료 파이썬 과정을 체크 아웃한 다음 데이터 과학을 신청하는 방법을 배우기 위해 뛰어 넘어야합니다. 이렇게 하면 10개의 행이 인쇄됩니다. 또는 데이터 집합을 인쇄하여 더 많은 행을 볼 수도 있습니다. 다음으로 신청자소득 및 LoanStatus 변수를 더 자세히 살펴보고, 데이터 머킹을 수행하고, 다양한 모델링 기법을 적용하기 위한 데이터 집합을 만듭니다. 나는 강력하게 다른 데이터 집합과 문제를 가지고 더 읽기 전에 독립적 인 예제를 통해 갈 것을 촉구한다. 그러나 일반적으로 데이터 마이닝은 응용 프로그램 지향적이라고 할 수 있지만 EDA는 기본 현상의 기본 특성에 중점을 두고 있습니다. 즉, 데이터 마이닝은 관련 변수 간의 특정 관계를 식별하는 데 상대적으로 덜 관심이 있습니다. 결과적으로 데이터 마이닝은 데이터 탐색에 대한 “블랙박스” 접근 방식을 허용하며 EDA에도 사용되는 기술뿐만 아니라 신경망과 같은 기술을 사용하여 유효한 예측을 생성하지만 관계의 특정 특성을 식별하지 는 않습니다. 예측의 기반이 되는 변수 사이를 가시킵니다.

정확히 어떤 차원 데이터는, 당신은 우리의 기계 학습 튜토리얼에서 배울 수 있습니다,하지만 지금은 2D 또는 3D 플롯에서 데이터를 시각화하려는 경우, 당신은 단지 두 개 또는 세 개의 차원을 가지고 데이터가 필요합니다 것을 이해하는 것이 좋다. 즉, 데이터의 크기를 줄여야 합니다. 코드 아카데미로 시작, 코드 아카데미의 모든 연습을 완료합니다. 하루에 3 시간을 투자하여 20 일 이내에 연습을 완료 할 수 있습니다. 코드 아카데미는 모든 기본 파이썬 개념을 다룹니다. 그러나 Udacity와 같은 프로젝트 지향적 인 접근 방식을 따르지는 않습니다. 당신의 목표는 파이썬을 사용하여 소프트웨어를 구축하는 것이 아니라 데이터 과학 프로젝트에서 작업하는 것이기 때문에 중요하지 않습니다.

Por
agosto 2, 2019