Чтобы начать построение модели машинного обучения или любого статистического анализа, мы должны пройти этап исследовательского анализа данных, то есть наблюдать за распределением данных, отсутствием значений, наличием выбросов, корреляционными характеристиками между переменными и прочим. Таким образом, для этого мы используем несколько изолированных функций и тестов, что затрудняет сбор информации в одном месте. Но как насчет использования инструмента, который собирает всю информацию из..

Исследовательский анализ данных (EDA) используется учеными для анализа и исследования наборов данных, обобщения их основных характеристик, часто с использованием методов визуализации данных, а также для обнаружения закономерностей, обнаружения аномалий, проверки гипотезы или проверки предположений. EDA помогает нам увидеть, что данные могут нам сказать, прежде чем сделать предположение или задачу моделирования. Это также помогает выявлять очевидные ошибки, а также понимать..

EDA или исследовательский анализ данных — это основной шаг для решения любой задачи машинного обучения, когда у вас есть данные в текстовом формате, например в формате .csv или .xlxs, или, возможно, даже когда вы извлекаете такие данные из SQL или Базы данных NoSQL. Чтобы понять суть данных, мы должны провести исследовательский анализ данных, чтобы продвинуться вперед в любом проекте машинного обучения, прежде чем обучать модель. Чтобы понять это, мы возьмем постановку задачи, где я..

Оглавление :- Понимание данных . Что такое ЭДА? что такое одномерный, двумерный и многомерный анализ. Профилирование Pandas. Прежде чем погрузиться в исследовательский анализ данных (EDA), важно получить глубокое понимание данных. Это понимание включает в себя понимание различных аспектов набора данных. Чтобы понять различные аспекты набора данных, ЗАДАЙТЕ 7 ВОПРОСОВ . Давайте обсудим эти 7 вопросов с помощью очень известного «титанического» набора..