📊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.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from ru
