Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

📊 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.

Библиотека дата-сайентиста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/jp/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6441

1.7K viewsMay 15 at 06:54

📊 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.