[Python] 100 Schläge auf Data Science (strukturierte Datenverarbeitung) 001-010 Impressionen + Zusammenfassung der Kommentare

Impressionen

――Ich werde drei Dinge schreiben, die ich fühlte, indem ich bis zur 10. Frage von Data Science 100 Knock (Strukturierte Datenverarbeitung) erklärte.

Pandas ist sehr nützlich, um "strukturierte Daten bedingt zu extrahieren"

• Strukturierte Daten sind ** eine tabellarische Zusammenfassung aller Informationen, die Sie für erforderlich halten ** ――Sie müssen die Informationen, die Sie sehen möchten, entsprechend Ihrem Zweck extrahieren. ―― Zu diesem Zweck extrahiere ich durch Angabe der Bedingung, aber ** Pandas ist sehr praktisch, da ich den Code der Bedingungsspezifikation präzise schreiben kann **

Der Punkt ist "welche Art von Bedingung" und "welche Art von Code ausgedrückt werden soll"

• Pandas zeichnet sich dadurch aus, dass die Bedingungsspezifikation und der Code gepaart sind.
• Zum Beispiel wird die Bedingungsspezifikation "Anzeige der ersten 10 Elemente" durch den Code ".head (10)" ausgedrückt. ――Die Abkürzung zum Lernen besteht darin, dieses Muster zu kennen, Ihr Verständnis durch 100 Schläge zu vertiefen und zu wiederholen, bis Sie es verwenden können.
• ** Lernbedingungsspezifikationen und Codepaare sind der Schlüssel zum Lernen von Pandas **

In der Praxis ist es wichtig, sich daran zu gewöhnen, immer darüber nachzudenken, "wofür" und "welche Art von Daten Sie extrahieren möchten".

――Jedoch ** Es kann in der Praxis nicht nur verwendet werden, wenn man es verwenden kann ** ――Um das Ziel "Ich möchte den Umsatz gegenüber dem Vorjahr um 5% steigern" zu erreichen, um ein Convenience-Store-Manager zu werden, legen Sie beispielsweise die Produkte, die häufig als Set gekauft werden, in dasselbe Regal und legen Sie den Kaufpreis fest. Angenommen, Sie haben eine Strategie des "Erhöhens" ――In diesem Fall können Sie, da der Zweck klar ist, denken, dass Sie Daten wie "wer", "wann", "welches Produkt" und "wie viel" Sie gekauft haben (* natürlich) extrahieren sollten. Sie können nicht einfach die Daten extrahieren, Sie können Ihr Ziel nicht erreichen, ohne die Daten zu analysieren und starke Vorschläge zu erhalten.) ――Jedoch, wenn der Zweck unklar ist, egal wie viele Daten extrahiert werden können, wird es nicht als Mittel zur Lösung von Geschäftsproblemen dienen.

• ** Genießen Sie 100 Schläge und denken Sie immer daran, dass "Daten extrahieren (+ Daten analysieren)" eines der Mittel ist, um gute Entscheidungen zu treffen. !! ** **.

Zusammenfassung der Kommentare

――Von hier werde ich den Link einfügen.

• Wenn Sie 100 Data Science-Schläge noch nicht kennen, empfehlen wir Ihnen, die Lösung in der Reihenfolge ab 001 durchzuführen.

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