探索性數據分析的基礎
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在探索性數據分析的基本知識你學什麼?
關於這個檢驗證書課程
探索性數據分析的基礎課程應吸收你的知識處理數據操作技術與DPLYR及其功能減少了艱巨的任務。數據可視化技術的課程應當然後繼續使用GGPLOT2語法的包和不同的情節和層。您將學習統計參與主體和科學支持數據科學的策略。在以後的課程的一部分,一個案例研究在口袋妖怪數據集很有趣你應用這些概念和理解主體作為一個整體。您可以參考附件學習材料在任何時候入學後在最後的測試來測試你的知識和理解你的收益。
完成這個免費、自學、新手指南的基礎探索性數據分析,你可以開始你的數據科學與商業分析職業與專業研究生證書和學習一些概念與數以百萬計的全世界有誌!
課程大綱
在本節中,您將學習和理解數據操作技術與DPLYR包處理大規模數據集。你就會知道如何安裝DPLYR包,以及如何從池中提取特定的數據數據池代碼片段。
本節解釋語法的數據可視化,然後繼續談到三個不同的層次。然後你應當執行數據可視化操作GGPLOT2語法的圖形後知道如何安裝它。
適用在這個小節中,您的數據操作和可視化技術,您了解了在前麵的口袋妖怪數據集上的課程的一部分,更好地理解和良好的概念。
我們的課程老師
先生Bharani Akella
數據科學家
Bharani數據科學領域的工作在過去的2年。他專業知識等語言Python, R和Java。他也有專業領域的深度學習和工作深度學習框架Keras和TensorFlow等。他一直在技術內容方麵從去年2年,教會了許多類對數據的科學。
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常見問題
所需的先決條件是什麼學習這個探索性數據分析基礎課程?
它有利於你學習統計和R或Python編程之前參加的課程。
需要多長時間來完成這個免費基本的探索性數據分析課程?
探索性數據分析的基礎是一個1.5 -小時課程,自學。一旦你注冊,你可以把你自己的時間來完成這門課。
我會一生獲得免費的課程嗎?
是的,一旦你參加本課程,你將一生訪問任何偉大的學習學院的免費課程。beplay2018官网您可以登錄,隻要你想學習。
接下來是我學習後選擇探索性數據分析的基礎課程?
一旦你徹底與EDA,您可以探索其他工具用於數據可視化和應用這些派生解決數據科學問題在現實生活中。你也可以比較不同的數據集和準備一個令人滿意的報告。你也可以深入探究通過參加我們其他幾個概念數據科學課程。
為什麼要學習基本的探索性數據分析?
EDA是一個關鍵的過程,對數據集進行調查在需求階段發現模式,識別異常,測試假設和驗證假設。這些都是使用統計方法和圖形表示。因此,它是必不可少的學習基本的探索性數據分析。
成功的故事
很好的學beplay2018官网習學校課程可以幫助你的事業嗎?我們的學習者告訴我們。
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探索性數據分析的基礎
一個探索性數據分析的關鍵流程使用彙總統計數據和圖表,尋找規律,發現異常,測試假說,檢查假設和理解給定的數據集,並幫助清理。你可以看到一個清晰的特性和它們之間的關係。它集基本變量和留下指南/刪除不必要的變量。EDA過程將最大化的見解從一個數據集。它消除違規行為和清潔是至關重要的數據後進入我們的係統。探索性數據分析(EDA)讓我們看到以外的數據。當我們探索數據,我們吸引更多的見解。數據分析師花幾乎80%的時間理解數據和通過EDA解決業務問題。
探索性數據分析
EDA或探索性數據分析是指理解數據集通過總結他們的主要特性和視覺呈現。通常要花多少時間去探索數據,我們可以要求定義數據集的問題通過EDA聲明或定義,這是至關重要的。在Python中,數據可視化是用來畫出有意義的模式和見解。分析數據集的準備包括從數據集刪除違規行為。由於EDA,公司業務決策能影響。
- * EDA可以產生負麵影響進一步措施在機器學習模型建立過程中如果沒有正確完成。
- *明年5月我們所做的一切得到改善的效果如果是做得很好。
今天,探索性數據分析是科學數據的最佳實踐之一。開始一個生涯數據科學,大多數人沒有意識到的數據分析和探索性數據分析的區別。雖然沒有大區別,他們服務於不同的目的。
探索性數據分析(EDA):這是一個互補的方法推論統計,往往更為嚴格。先進的EDA包括描述和分析從多個角度總結前一個數據集。
數據分析是一個過程,從數據集中找出趨勢基於統計和概率。它顯示了曆史數據使用分析工具。下鑽有助於改變指標的信息,事實和數據為改進舉措。我們將了解不同數據集和執行探索性數據分析使用Python。你可以學習Python在線與我們Python的課程。
EDA的過程包括:
- *缺失值的處理
- *副本應該刪除
- *異常處理
- *的正常化和縮放數值變量
- *分類變量的編碼(虛擬變量)
- *雙變量分析的數據
作為這一步驟的一部分,我們將執行以下操作來確定數據集包括:
- *數據集的頭
- *數據集的形狀
- *數據集的信息
- *一個總結
您可以使用頭函數找到最高記錄一個數據集。
Python默認僅給出了前五名的記錄。
形狀屬性告訴我們有多少觀察和變量的數據集。
探索性數據分析使用Python
Python的探索性數據分析(EDA)是第一步在數據分析過程中由“約翰·圖基”在1970年代。探索性數據分析,統計數據,表示一個分析數據集的過程總結他們的主要特征,通常使用視覺插圖。探索性數據分析(EDA)結果分析視覺總結他們的關鍵特性。這個過程是至關重要的,尤其是在我們機器學習應用於數據的情況。EDA有許多繪圖選項,包括直方圖、箱形圖,散點圖,等等。探索數據往往需要很多的時間。EDA允許我們定義聲明或定義建立在我們的數據的問題。這是至關重要的。
這無疑是一個非常重要的步驟在EDA將數據裝載到熊貓數據幀,數據集被逗號分隔的值。我們必須讀CSV數據幀,和熊貓的數據幀處理其餘的為我們。
執行一個簡單的步驟來獲取或數據集加載到筆記本。穀歌Colab“>”(大於符號)左邊的筆記本。你會導航到一個標簽有三個選項。當你點擊它時,你應該選擇文件。使用上傳選項,您可以輕鬆上傳您的文件。不需要安裝Google Drive或使用任何特定的庫。剛剛上傳的數據集,你就完成了。當運行時回收,上傳的文件將被刪除。這就是我如何導入數據集到筆記本。
例子:有時,廠商建議零售價或汽車的價格可能是存儲為字符串或對象;在這種情況下,我們必須將字符串轉換成整型數據,然後我們可以畫出數據。
EDA在科學數據
探索性數據分析總結其主要特征包括分析數據集,通常使用統計圖形和其他數據可視化技術。
- *理解數據
- *區分數據模式
- *質量更好的理解問題的聲明
- *聚類和降維技術創建包含幾個變量高維數據的圖形化顯示。
- *統計彙總原始數據集的可視化單變量所有字段。
- *二元可視化的概述和總結統計數據讓你評估每一個數據集變量和目標變量之間的聯係。
- *二維可視化和彙總統計數據幫助你評估每個變量之間的關係。
- *一個k - means聚類是一種無監督學習方法,數據點分配到K組,即。集群的數量,根據質心的距離。
- *的數據點接近特定的重心被組合在一起。
- * k - means聚類過程通常是用於市場細分、模式識別、圖像壓縮。
- *預測模型,如線性回歸、統計和數據用於預測結果。
探索性分析
探索性數據分析是什麼?
這是一個每個人都感興趣的那些問題的答案。答案取決於你使用的數據集。即使沒有唯一的方法或標準方法執行EDA,在本教程中,您將熟悉一些標準方法和情節,將在整個過程中使用。
探索性數據分析在R
- *第一步是方法的數據。
- *第二步是分析分類變量。
- *第三步包括分析數值變量。
- *同時數值分析和分類數據。
探索性數據分析的例子
所以,當我們在營銷領域中使用探索性數據分析?讓我們考慮,你為零售商銷售工作1000不同種類的shoes-Dress鞋,登山鞋,涼鞋,等。通過EDA,你打開自己的事實,許多人可能購買任意數量的不同類型的鞋子。使用探索性數據分析,你會發現大多數客戶買1 - 3不同類型的鞋子。運動鞋、時裝鞋和涼鞋似乎是最受歡迎的類型。至少你是開放的多元化的潛力。然而,數據可以幫助你看到別的東西後仔細看。雖小但相當大的人群每年買50或更多類型的鞋。這不會很容易可見沒有EDA,沒有這種可能性,你可能已經被徹底。
探索性數據分析課程
一個好的項目,交付的學習。beplay2018官网所有的類都是有益的和迷人的。如果你覺得幹燥,教師將在一個令人興奮的方式處理它。麵板是信息和連接到觀眾,將解決群眾在盡可能最好的方法。您可以選擇在線或離線課堂會話與行業專家提供指導。簡曆和麵試準備業內專家&獨家從標準以內的工作板,斯坦福,ISI和大湖教員。
