Présentation de l'analyse de données python

Cette fois, je l'écrirai comme résultat de l'étude de l'apprentissage automatique.

Contenu

・ Glossaire ・ Outils et comment les utiliser

Qu'est-ce que l'analyse des données?

À l'aide de données telles que les informations client et les graphiques qui sont souvent utilisés pour l'investissement, les informations passées sont visualisées avec des graphiques pour saisir les tendances et la régression est utilisée pour prédire l'avenir des données.

Outils couramment utilisés et leurs caractéristiques

Un notebook jupyter est souvent utilisé comme un outil souvent utilisé dans l'analyse des données. Les caractéristiques sont les suivantes. ・ Démarrez sur le navigateur ・ Interactif (interactif) ・ Les données peuvent être facilement visualisées

Pour l'analyse des données

Points à garder à l'esprit lors de l'analyse des données ・ Comprendre le cadre extérieur (aperçu) des données ・ Si les données sont trop propres, doutez des données ・ Il est important de rester stable (dépêchez-vous)

Utilisation de base du notebook Jupyter

le notebook jupyter est divisé en mode commande et mode édition Mode de commande: aucune cellule (champ de saisie du code) n'est sélectionnée Vous pouvez consulter l'aide en appuyant sur "h" dans ce mode Mode d'édition: une cellule est sélectionnée, un programme peut être entré Appuyez sur «b» pour créer une nouvelle cellule Vous pouvez supprimer la cellule sélectionnée en appuyant deux fois sur "d". Exécuter avec "Maj + Entrée" De la colonne à côté du clavier dans le menu au-dessus de la cellule Si vous sélectionnez démarque, vous pouvez rédiger des notes comme des commentaires

À propos de l'analyse de base

L'analyse de base consiste à se faire une idée approximative des données. Pour plus de détails ・ Jetez un coup d'œil aux données ・ Explorons un peu plus les données · Graphique ・ Vérifiez la zone défectueuse ・ Examiner la relation des données (corrélation)

Si vous négligez l'analyse de base

・ En raison du manque de données, tout peut être refait ・ Insérez des données erronées et le résultat sera différent du résultat original.

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