🔎 Разведочный анализ данных на Python
Получение хорошего представления о новом наборе данных не всегда бывает легким и зачастую требует времени. Тем не менее, хороший и широкий исследовательский анализ данных (EDA) может очень помочь понять ваш набор данных, понять, как данные взаимосвязаны и что необходимо сделать для правильной обработки вашего датасета.
В этой статье мы коснемся нескольких полезных алгоритмов EDA. На самом деле, часто необходимо потратить достаточно времени на правильный EDA, чтобы полностью понять ваш набор данных и это является ключевой частью любого хорошего проекта по науке о данных. Как правило, вы, вероятно, потратите 80% своего времени на подготовку и исследование данных и только 20% на реальное моделирование машинного обучения.
А тепеь давайте погрузимся прямо в анализ данных!
Статья
Git
@data_analysis_ml
Получение хорошего представления о новом наборе данных не всегда бывает легким и зачастую требует времени. Тем не менее, хороший и широкий исследовательский анализ данных (EDA) может очень помочь понять ваш набор данных, понять, как данные взаимосвязаны и что необходимо сделать для правильной обработки вашего датасета.
В этой статье мы коснемся нескольких полезных алгоритмов EDA. На самом деле, часто необходимо потратить достаточно времени на правильный EDA, чтобы полностью понять ваш набор данных и это является ключевой частью любого хорошего проекта по науке о данных. Как правило, вы, вероятно, потратите 80% своего времени на подготовку и исследование данных и только 20% на реальное моделирование машинного обучения.
А тепеь давайте погрузимся прямо в анализ данных!
Статья
Git
@data_analysis_ml