Datenanalyse Übersicht Python

Dieses Mal werde ich es als Ergebnis des Studiums des maschinellen Lernens schreiben.

Inhalt

・ Glossar ・ Werkzeuge und deren Verwendung

Was ist Datenanalyse?

Mithilfe von Daten wie Kundeninformationen und Diagrammen, die häufig für Investitionen verwendet werden, werden Informationen aus der Vergangenheit in Diagrammen dargestellt, um Trends zu erfassen, und Regression wird verwendet, um die Zukunft von Daten vorherzusagen.

Häufig verwendete Werkzeuge und ihre Eigenschaften

Ein Jupyter-Notizbuch wird häufig als Werkzeug für die Datenanalyse verwendet. Die Eigenschaften sind wie folgt. ・ Starten Sie im Browser ・ Interaktiv (interaktiv) ・ Daten können einfach visualisiert werden

Zur Datenanalyse

Dinge, die bei der Analyse von Daten zu beachten sind ・ Den äußeren Rahmen (Übersicht) der Daten verstehen ・ Wenn die Daten zu sauber sind, bezweifeln Sie die Daten ・ Es ist wichtig, ruhig zu bleiben (beeilen Sie sich)

Grundlegende Verwendung des Jupyter-Notebooks

Das Jupiter-Notebook ist in Befehlsmodus und Bearbeitungsmodus unterteilt Befehlsmodus: Es ist keine Zelle (Feld zur Codeeingabe) ausgewählt Sie können sich auf die Hilfe beziehen, indem Sie in diesem Modus "h" drücken

Drücken Sie "b", um eine neue Zelle zu generieren. Drücken Sie zweimal "d", um die ausgewählte Zelle zu löschen. Führen Sie sie mit "Umschalt + Eingabetaste" aus. Wählen Sie im Menü über der Zelle Markdown aus der Spalte neben der Tastatur. Sie können Notizen wie das Auskommentieren schreiben

Über die grundlegende Analyse

Eine grundlegende Analyse besteht darin, eine grobe Vorstellung von den Daten zu erhalten. Für Details ・ Sehen Sie sich die Daten kurz an ・ Lassen Sie uns etwas tiefer in die Daten eintauchen ・ Grafik ・ Überprüfen Sie den defekten Bereich ・ Untersuchen Sie die Beziehung der Daten (Korrelation)

Wenn Sie die grundlegende Analyse vernachlässigen

・ Aufgrund fehlender Daten kann alles wiederholt werden ・ Geben Sie falsche Daten ein und das Ergebnis weicht vom ursprünglichen Ergebnis ab.

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