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파이썬 데이터 분석 예제

그래서 당신은 파이썬을 배우기로 결정했지만, 당신은 사전 프로그래밍 경험이 없습니다. 그래서 어디서부터 시작해야 할지, 얼마나 많은 파이썬을 배워야 할지 혼란스러워합니다. 다음은 파이썬 (데이터 중심 응용 프로그램)을 시작하는 동안 초보자가 가지고있는 일반적인 질문 중 일부입니다. “파이썬을 배우는 데 얼마나 걸하면” “얼마나 많은 파이썬은 데이터 분석을 수행하기 위해 배워야한다” “파이썬을 배울 수있는 가장 좋은 책 / 과정은 무엇입니까” “나는 데이터 세트로 작업하기 위해, 전문 파이썬 프로그래머가되어야한다” 그것은 혼란스러워하는 것이 좋다 새로운 기술을 배우기 시작하면서 “20시간 안에 무엇이든 배울 수 있다”는 저자가 말합니다. 당황하지 마십시오, 나는 파이썬에서 코딩 닌자가되지 않고 신속하게 시작하는 방법을 보여줍니다. 문제 해결에 대해 자세히 알아보기 전에 한 걸음 뒤로 물러서서 파이썬의 기본 을 이해할 수 있습니다. 우리가 알다시피 데이터 구조와 반복 및 조건부 구문은 모든 언어의 핵심을 형성합니다. 파이썬에서는 목록, 문자열, tuples, 사전, for-루프, while 루프, if-else 등이 포함됩니다. 이 중 몇 가지를 살펴 보겠습니다. 파이썬으로 데이터 과학을 배우기 위해 아주 잘 작성 된 튜토리얼. 안녕하세요 쿠날 – 이 유익한 튜토리얼에 대한 첫 번째 오프 감사. 좋은 물건.

불행히도 데이터 집합을 다운로드 할 수 없습니다 – AV에 가입해야하며 가입 시 잘못된 요청을받습니다. 이 자료에 대해 다시 한번 감사드립니다. 내 GitHub에 대한이 링크에서 튜토리얼과 함께 따라 내 코드 및 / 또는 데이터를 다운로드 주시기 바랍니다 : https://github.com/cbratkovics/sat_act_analysis 데이터를 탐색 할 때 확인 하려는 것은 데이터 세트에 있는 지 여부입니다. 값이 누락되었습니다. 당신은 파이썬의 아나콘다 버전을 사용하는 경우 다음 주피터와 팬더는 이미있을 것입니다. 데이터 분석 또는 데이터 과학에 종사하는 사람들을 위해 특별히 패키지되어 있으므로 사용하는 것이 좋습니다. 스피어맨의 계수는 일반적으로 켄달의 타우 계수보다 크지만, 데이터의 관찰 중 편차가 클 때 스피어맨계수가 더 작아지는 것은 아닙니다. 스피어맨 상관 관계는 이것에 매우 민감하며 경우에 따라 유용 할 수 있습니다! 데이터 프레임의 계산은 팬더 도구의 통계 함수를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 예: 대부분의 언어와 마찬가지로 파이썬에도 FOR 루프가 있어 반복에 가장 널리 사용되는 방법입니다.

그것은 간단한 구문을 가지고 : 우리의 첫 번째 로지스틱 회귀 모델을 만들어 보자. 한 가지 방법은 모든 변수를 모델에 가져 가는 것이지만 이로 인해 과적합이 발생할 수 있습니다 (이 용어를 아직 모르는 경우 걱정하지 마십시오). 간단하게 말하면 모든 변수를 취하면 모델이 데이터와 관련된 복잡한 관계를 이해하게 될 수 있으며 잘 일반화되지 않을 수 있습니다. 물류 회귀에 대해 자세히 알아보십시오. 쉽고 빠르게이 작업을 수행하려면 파이썬 데이터 시각화 라이브러리 Matplotlib을 사용할 수 있습니다. 당신의 방식으로 서 있는 유일한 것은, 아이러니 하 게도, 귀하의 데이터: 당신이 잘 알고 있는, 귀하의 데이터에 는 64 열 또는 기능. 기능이 너무 많으면 고차원 데이터로 작업하고 있다고 합니다. 지금은 파이썬 기술을 연습해 봅시다! 아래 연습 시작: 가장 좋은 기능 집합은 꽃잎 길이와 꽃잎 너비 데이터를 포함하는 기능 집합임을 알 수 있습니다. 다시 말하지만, 몇 가지 극단적 인 값이 있습니다. 분명히, 신청자 소득과 대출 금액 모두 데이터 유출의 양이 필요합니다. LoanAmount은 누락및 극단적 인 값 값을 가지고 있으며, 신청자소득은 더 깊은 이해를 요구하는 몇 가지 극단적 인 값을 가지고 있습니다. 우리는 앞으로 섹션에서이 걸릴 것입니다.

좋아, 나는 총 기록과 열하지만 um.의 아이디어를 얻을 않았다. 이 데이터에 대한 자세한 요약이 필요합니다.