Hands-On Exploratory Data Analysis with Python PDF 2024.
Découvrez des techniques pour résumer les caractéristiques de vos données en utilisant PyPlot, NumPy, SciPy et pandas
Principales caractéristiques
Comprendre les concepts fondamentaux de l’analyse exploratoire des données en utilisant Python
Trouvez les valeurs manquantes dans vos données et identifiez la corrélation entre différentes variables
Pratiquer des techniques d’analyse exploratoire graphique en utilisant Matplotlib et le paquet Seaborn Python
Description du livre
L’analyse exploratoire des données (EDA) est une approche de l’analyse des données qui implique l’application de diverses techniques pour obtenir des informations dans un ensemble de données. Ce livre vous aidera à acquérir des connaissances pratiques sur les principaux piliers de l’EDA - nettoyage des données, préparation des données, exploration des données et visualisation des données.
Vous commencerez par effectuer EDA en utilisant des ensembles de données open source et effectuer des analyses simples à avancées pour transformer les données en informations significatives. Vous apprendrez ensuite diverses techniques statistiques descriptives pour décrire les caractéristiques de base des données et la progression vers l’exécution de l’EDA sur les données de séries chronologiques. À mesure que vous avancez, vous apprendrez à mettre en œuvre des techniques EDA pour le développement et l’évaluation de modèles et à construire des modèles prédictifs pour visualiser les résultats. En utilisant Python pour l’analyse des données, vous travaillerez avec des ensembles de données du monde réel, comprendrez les données, résumerez leurs caractéristiques et les visualiserez pour la veille stratégique.
À la fin de ce livre EDA, vous aurez développé les compétences nécessaires pour mener une enquête préliminaire sur tout ensemble de données, fournir des informations sur les données, présenter vos résultats avec des aides visuelles et construire un modèle qui prédit correctement les résultats futurs.
Ce que vous apprendrez
Importez, nettoyez et explorez les données pour effectuer une analyse préliminaire à l’aide de puissants paquets Python
Identifier et transformer les données erronées en utilisant différentes techniques de gestion des données
Explorer l’utilisation de la régression multiple pour décrire les relations non linéaires
Découvrir des tests d’hypothèses et explorer des techniques d’analyse de séries chronologiques
Comprendre et interpréter les résultats obtenus à partir de l’analyse graphique
Construire, former et optimiser des modèles prédictifs pour estimer les résultats
Effectuer des techniques EDA complexes sur des ensembles de données open source
Ce livre EDA est destiné à toute personne intéressée par l’analyse de données, en particulier les étudiants, les statisticiens, les analystes de données et les scientifiques des données. Les concepts pratiques présentés dans ce livre peuvent être appliqués dans diverses disciplines pour améliorer les processus décisionnels avec l’analyse et la synthèse des données. Une connaissance fondamentale de la programmation Python et des concepts statistiques est tout ce dont vous avez besoin pour commencer avec ce livre.
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