tranngocngocly
New member
## Phân tích dữ liệu khám phá trong Python
Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) là bước đầu tiên quan trọng trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào.Đó là quá trình khám phá dữ liệu của bạn để hiểu rõ hơn về cấu trúc, phân phối và các mối quan hệ của nó.Thông tin này có thể giúp bạn xác định các mẫu, xác định các ngoại lệ và hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của dữ liệu của bạn.
EDA thường được thực hiện bằng cách sử dụng Python, một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ phù hợp với khoa học dữ liệu.Có một số thư viện Python có thể được sử dụng cho EDA, bao gồm gấu trúc, numpy và matplotlib.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi qua một quy trình công việc EDA cơ bản ở Python.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tải dữ liệu của chúng tôi vào khung dữ liệu gấu trúc.Sau đó, chúng tôi sẽ khám phá dữ liệu bằng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm:
*** Trực quan hóa: ** Chúng tôi sẽ sử dụng matplotlib để tạo biểu đồ và biểu đồ có thể giúp chúng tôi trực quan hóa dữ liệu.
*** Thống kê: ** Chúng tôi sẽ sử dụng Numpy để tính toán số liệu thống kê tóm tắt, chẳng hạn như giá trị trung bình, trung bình và độ lệch chuẩn.
*** Kiểm tra giả thuyết: ** Chúng tôi sẽ sử dụng SCIPY để kiểm tra các giả thuyết về dữ liệu.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về những điều cơ bản của EDA trong Python.Bạn sẽ có thể sử dụng các kỹ thuật này để khám phá dữ liệu của riêng bạn và hiểu rõ hơn các hiểu biết có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.
### Dòng công việc EDA
Sau đây là quy trình làm việc chung của EDA mà bạn có thể làm theo khi làm việc với dữ liệu mới:
1. ** Tải dữ liệu. ** Bước đầu tiên là tải dữ liệu của bạn vào khung dữ liệu gấu trúc.Điều này có thể được thực hiện bằng hàm `read_csv ()`.
2. ** Khám phá dữ liệu. ** Khi dữ liệu của bạn được tải, bạn có thể bắt đầu khám phá nó.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như:
*** Kiểm tra dữ liệu: ** Bạn có thể sử dụng các hàm `head ()` và `đuôi ()` để xem một vài hàng đầu tiên và cuối cùng của dataFrame.Bạn cũng có thể sử dụng hàm `Info ()` để lấy thông tin về dữ liệu, chẳng hạn như số lượng hàng và cột, các loại dữ liệu và các giá trị bị thiếu.
*** Trực quan hóa dữ liệu: ** Bạn có thể sử dụng matplotlib để tạo biểu đồ và biểu đồ có thể giúp bạn trực quan hóa dữ liệu.Đây có thể là một cách tuyệt vời để xác định các mẫu, xác định các ngoại lệ và hiểu các mối quan hệ giữa các biến khác nhau.
*** Tính toán thống kê: ** Bạn có thể sử dụng Numpy để tính toán số liệu thống kê tóm tắt, chẳng hạn như giá trị trung bình, trung bình và độ lệch chuẩn.Điều này có thể giúp bạn hiểu phân phối dữ liệu và xác định các ngoại lệ.
*** Kiểm tra các giả thuyết: ** Bạn có thể sử dụng SCIPY để kiểm tra các giả thuyết về dữ liệu.Điều này có thể giúp bạn xác nhận hoặc bác bỏ các giả định của bạn về dữ liệu.
3. ** Xác định những hiểu biết. ** Mục tiêu của EDA là xác định những hiểu biết có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.Điều này có thể được thực hiện bằng cách tìm kiếm các mẫu, xác định các ngoại lệ và các giả thuyết kiểm tra.
4. ** Truyền đạt những hiểu biết của bạn. ** Khi bạn đã xác định được những hiểu biết, bạn cần truyền đạt chúng cho người khác.Điều này có thể được thực hiện thông qua các báo cáo, thuyết trình hoặc các phương tiện khác.
### Tài nguyên
* [Phân tích dữ liệu khám phá trong Python] (https://www.datacamp.com/courses/exploratory
* [Cẩm nang khoa học dữ liệu Python] (https://jakevdp.github.io/pythondatascienialbook/)
* [Ghi chú bài giảng Scipy] (https://scipy-glectures.org/)
### hashtags
* #khoa học dữ liệu
* #Python
* #Machinelearning
* #Datavisualization
* #số liệu thống kê
=======================================
## Exploratory Data Analysis in Python
Exploratory data analysis (EDA) is a critical first step in any data science project. It's the process of exploring your data to gain insights into its structure, distribution, and relationships. This information can help you identify patterns, identify outliers, and understand the strengths and weaknesses of your data.
EDA is often done using Python, a powerful programming language that is well-suited for data science. There are a number of Python libraries that can be used for EDA, including Pandas, NumPy, and Matplotlib.
In this article, we'll walk through a basic EDA workflow in Python. We'll start by loading our data into a Pandas DataFrame. Then, we'll explore the data using a variety of techniques, including:
* **Visualization:** We'll use Matplotlib to create graphs and charts that can help us visualize the data.
* **Statistics:** We'll use NumPy to calculate summary statistics, such as the mean, median, and standard deviation.
* **Hypothesis testing:** We'll use SciPy to test hypotheses about the data.
By the end of this article, you'll have a solid understanding of the basics of EDA in Python. You'll be able to use these techniques to explore your own data and gain insights that can help you make better decisions.
### EDA Workflow
The following is a general EDA workflow that you can follow when working with new data:
1. **Load the data.** The first step is to load your data into a Pandas DataFrame. This can be done using the `read_csv()` function.
2. **Explore the data.** Once your data is loaded, you can start exploring it. This can be done using a variety of techniques, such as:
* **Inspecting the data:** You can use the `head()` and `tail()` functions to view the first and last few rows of the DataFrame. You can also use the `info()` function to get information about the data, such as the number of rows and columns, the data types, and the missing values.
* **Visualizing the data:** You can use Matplotlib to create graphs and charts that can help you visualize the data. This can be a great way to identify patterns, identify outliers, and understand the relationships between different variables.
* **Calculating statistics:** You can use NumPy to calculate summary statistics, such as the mean, median, and standard deviation. This can help you understand the distribution of the data and identify outliers.
* **Testing hypotheses:** You can use SciPy to test hypotheses about the data. This can help you confirm or refute your assumptions about the data.
3. **Identify insights.** The goal of EDA is to identify insights that can help you make better decisions. This can be done by looking for patterns, identifying outliers, and testing hypotheses.
4. **Communicate your insights.** Once you've identified insights, you need to communicate them to others. This can be done through reports, presentations, or other means.
### Resources
* [Exploratory Data Analysis in Python](https://www.datacamp.com/courses/exploratory-data-analysis-in-python)
* [Python Data Science Handbook](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/)
* [SciPy Lecture Notes](https://scipy-lectures.org/)
### Hashtags
* #datascience
* #Python
* #Machinelearning
* #Datavisualization
* #statistics
Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) là bước đầu tiên quan trọng trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào.Đó là quá trình khám phá dữ liệu của bạn để hiểu rõ hơn về cấu trúc, phân phối và các mối quan hệ của nó.Thông tin này có thể giúp bạn xác định các mẫu, xác định các ngoại lệ và hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của dữ liệu của bạn.
EDA thường được thực hiện bằng cách sử dụng Python, một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ phù hợp với khoa học dữ liệu.Có một số thư viện Python có thể được sử dụng cho EDA, bao gồm gấu trúc, numpy và matplotlib.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi qua một quy trình công việc EDA cơ bản ở Python.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tải dữ liệu của chúng tôi vào khung dữ liệu gấu trúc.Sau đó, chúng tôi sẽ khám phá dữ liệu bằng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm:
*** Trực quan hóa: ** Chúng tôi sẽ sử dụng matplotlib để tạo biểu đồ và biểu đồ có thể giúp chúng tôi trực quan hóa dữ liệu.
*** Thống kê: ** Chúng tôi sẽ sử dụng Numpy để tính toán số liệu thống kê tóm tắt, chẳng hạn như giá trị trung bình, trung bình và độ lệch chuẩn.
*** Kiểm tra giả thuyết: ** Chúng tôi sẽ sử dụng SCIPY để kiểm tra các giả thuyết về dữ liệu.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về những điều cơ bản của EDA trong Python.Bạn sẽ có thể sử dụng các kỹ thuật này để khám phá dữ liệu của riêng bạn và hiểu rõ hơn các hiểu biết có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.
### Dòng công việc EDA
Sau đây là quy trình làm việc chung của EDA mà bạn có thể làm theo khi làm việc với dữ liệu mới:
1. ** Tải dữ liệu. ** Bước đầu tiên là tải dữ liệu của bạn vào khung dữ liệu gấu trúc.Điều này có thể được thực hiện bằng hàm `read_csv ()`.
2. ** Khám phá dữ liệu. ** Khi dữ liệu của bạn được tải, bạn có thể bắt đầu khám phá nó.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như:
*** Kiểm tra dữ liệu: ** Bạn có thể sử dụng các hàm `head ()` và `đuôi ()` để xem một vài hàng đầu tiên và cuối cùng của dataFrame.Bạn cũng có thể sử dụng hàm `Info ()` để lấy thông tin về dữ liệu, chẳng hạn như số lượng hàng và cột, các loại dữ liệu và các giá trị bị thiếu.
*** Trực quan hóa dữ liệu: ** Bạn có thể sử dụng matplotlib để tạo biểu đồ và biểu đồ có thể giúp bạn trực quan hóa dữ liệu.Đây có thể là một cách tuyệt vời để xác định các mẫu, xác định các ngoại lệ và hiểu các mối quan hệ giữa các biến khác nhau.
*** Tính toán thống kê: ** Bạn có thể sử dụng Numpy để tính toán số liệu thống kê tóm tắt, chẳng hạn như giá trị trung bình, trung bình và độ lệch chuẩn.Điều này có thể giúp bạn hiểu phân phối dữ liệu và xác định các ngoại lệ.
*** Kiểm tra các giả thuyết: ** Bạn có thể sử dụng SCIPY để kiểm tra các giả thuyết về dữ liệu.Điều này có thể giúp bạn xác nhận hoặc bác bỏ các giả định của bạn về dữ liệu.
3. ** Xác định những hiểu biết. ** Mục tiêu của EDA là xác định những hiểu biết có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.Điều này có thể được thực hiện bằng cách tìm kiếm các mẫu, xác định các ngoại lệ và các giả thuyết kiểm tra.
4. ** Truyền đạt những hiểu biết của bạn. ** Khi bạn đã xác định được những hiểu biết, bạn cần truyền đạt chúng cho người khác.Điều này có thể được thực hiện thông qua các báo cáo, thuyết trình hoặc các phương tiện khác.
### Tài nguyên
* [Phân tích dữ liệu khám phá trong Python] (https://www.datacamp.com/courses/exploratory
* [Cẩm nang khoa học dữ liệu Python] (https://jakevdp.github.io/pythondatascienialbook/)
* [Ghi chú bài giảng Scipy] (https://scipy-glectures.org/)
### hashtags
* #khoa học dữ liệu
* #Python
* #Machinelearning
* #Datavisualization
* #số liệu thống kê
=======================================
## Exploratory Data Analysis in Python
Exploratory data analysis (EDA) is a critical first step in any data science project. It's the process of exploring your data to gain insights into its structure, distribution, and relationships. This information can help you identify patterns, identify outliers, and understand the strengths and weaknesses of your data.
EDA is often done using Python, a powerful programming language that is well-suited for data science. There are a number of Python libraries that can be used for EDA, including Pandas, NumPy, and Matplotlib.
In this article, we'll walk through a basic EDA workflow in Python. We'll start by loading our data into a Pandas DataFrame. Then, we'll explore the data using a variety of techniques, including:
* **Visualization:** We'll use Matplotlib to create graphs and charts that can help us visualize the data.
* **Statistics:** We'll use NumPy to calculate summary statistics, such as the mean, median, and standard deviation.
* **Hypothesis testing:** We'll use SciPy to test hypotheses about the data.
By the end of this article, you'll have a solid understanding of the basics of EDA in Python. You'll be able to use these techniques to explore your own data and gain insights that can help you make better decisions.
### EDA Workflow
The following is a general EDA workflow that you can follow when working with new data:
1. **Load the data.** The first step is to load your data into a Pandas DataFrame. This can be done using the `read_csv()` function.
2. **Explore the data.** Once your data is loaded, you can start exploring it. This can be done using a variety of techniques, such as:
* **Inspecting the data:** You can use the `head()` and `tail()` functions to view the first and last few rows of the DataFrame. You can also use the `info()` function to get information about the data, such as the number of rows and columns, the data types, and the missing values.
* **Visualizing the data:** You can use Matplotlib to create graphs and charts that can help you visualize the data. This can be a great way to identify patterns, identify outliers, and understand the relationships between different variables.
* **Calculating statistics:** You can use NumPy to calculate summary statistics, such as the mean, median, and standard deviation. This can help you understand the distribution of the data and identify outliers.
* **Testing hypotheses:** You can use SciPy to test hypotheses about the data. This can help you confirm or refute your assumptions about the data.
3. **Identify insights.** The goal of EDA is to identify insights that can help you make better decisions. This can be done by looking for patterns, identifying outliers, and testing hypotheses.
4. **Communicate your insights.** Once you've identified insights, you need to communicate them to others. This can be done through reports, presentations, or other means.
### Resources
* [Exploratory Data Analysis in Python](https://www.datacamp.com/courses/exploratory-data-analysis-in-python)
* [Python Data Science Handbook](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/)
* [SciPy Lecture Notes](https://scipy-lectures.org/)
### Hashtags
* #datascience
* #Python
* #Machinelearning
* #Datavisualization
* #statistics
