📊Промт дня: быстрый разведочный анализ (EDA) нового датасета
Перед тем как приступить к построению моделей или визуализаций, важно понять, с какими данными вы работаете. Разведочный анализ (Exploratory Data Analysis, EDA) помогает выявить структуру, качество и ключевые особенности датасета — это фундамент любого проекта в области аналитики и машинного обучения.
Промт:
Выполни экспресс-EDA (Exploratory Data Analysis) на pandas DataFrame. Проанализируй следующие аспекты: • Определи типы переменных (числовые, категориальные и пр.). • Проверь наличие и долю пропущенных значений по столбцам. • Рассчитай базовые статистики (среднее, медиана, стандартное отклонение и т.д.). • Оцени распределения признаков и выдели потенциальные выбросы. • Сформулируй ключевые наблюдения и инсайты, которые могут повлиять на последующую обработку или моделирование данных.
🎯 Цель — получить общее представление о структуре, качестве и особенностях данных до начала построения моделей или визуализаций.
Поддерживается использование специализированных инструментов: 📝pandas_profiling / ydata-profiling — для автоматического отчета, 📝sweetviz — для визуального сравнения датасетов, 📝seaborn и matplotlib — для точечных визуализаций распределений и корреляций.
📊Промт дня: быстрый разведочный анализ (EDA) нового датасета
Перед тем как приступить к построению моделей или визуализаций, важно понять, с какими данными вы работаете. Разведочный анализ (Exploratory Data Analysis, EDA) помогает выявить структуру, качество и ключевые особенности датасета — это фундамент любого проекта в области аналитики и машинного обучения.
Промт:
Выполни экспресс-EDA (Exploratory Data Analysis) на pandas DataFrame. Проанализируй следующие аспекты: • Определи типы переменных (числовые, категориальные и пр.). • Проверь наличие и долю пропущенных значений по столбцам. • Рассчитай базовые статистики (среднее, медиана, стандартное отклонение и т.д.). • Оцени распределения признаков и выдели потенциальные выбросы. • Сформулируй ключевые наблюдения и инсайты, которые могут повлиять на последующую обработку или моделирование данных.
🎯 Цель — получить общее представление о структуре, качестве и особенностях данных до начала построения моделей или визуализаций.
Поддерживается использование специализированных инструментов: 📝pandas_profiling / ydata-profiling — для автоматического отчета, 📝sweetviz — для визуального сравнения датасетов, 📝seaborn и matplotlib — для точечных визуализаций распределений и корреляций.
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks
A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year.
A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from id
