반응형 통계데이터분석 고급3 Python을 사용한 고급 탐색 데이터 분석(EDA) - 3 거의 모든 테이블 형식 데이터 세트를 빠르게 처리하는 방법 새 데이터 세트에 대한 좋은 느낌을 얻는 것이 항상 쉬운 일이 아니며 시간이 걸립니다. 그러나 훌륭하고 광범위한 탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 이해하고, 데이터가 어떻게 연결되어 있는지, 데이터 세트를 적절하게 처리하기 위해 수행해야 하는 작업에 대한 느낌을 얻는 데 많은 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 여러 가지 유용한 EDA 루틴을 다룰 것입니다. 그러나 내용을 짧고 간결하게 유지하기 위해 항상 더 깊이 파고들거나 모든 의미를 설명하지 못할 수도 있습니다. 그러나 실제로 데이터 세트를 완전히 이해하기 위해 적절한 EDA에 충분한 시간을 투자하는 것은 훌륭한 데이터 과학 프로젝트의 핵심 부분입니다. 일반적으로 데이터 준비 .. 2022. 9. 4. Python을 사용한 고급 탐색 데이터 분석(EDA) - 2 거의 모든 테이블 형식 데이터 세트를 빠르게 처리하는 방법 새 데이터 세트에 대한 좋은 느낌을 얻는 것이 항상 쉬운 일이 아니며 시간이 걸립니다. 그러나 훌륭하고 광범위한 탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 이해하고, 데이터가 어떻게 연결되어 있는지, 데이터 세트를 적절하게 처리하기 위해 수행해야 하는 작업에 대한 느낌을 얻는 데 많은 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 여러 가지 유용한 EDA 루틴을 다룰 것입니다. 그러나 내용을 짧고 간결하게 유지하기 위해 항상 더 깊이 파고들거나 모든 의미를 설명하지 못할 수도 있습니다. 그러나 실제로 데이터 세트를 완전히 이해하기 위해 적절한 EDA에 충분한 시간을 투자하는 것은 훌륭한 데이터 과학 프로젝트의 핵심 부분입니다. 일반적으로 데이터 준비 .. 2022. 9. 4. Python을 사용한 고급 탐색 데이터 분석(EDA) - 1 거의 모든 테이블 형식 데이터 세트를 빠르게 처리하는 방법 새 데이터 세트에 대한 좋은 느낌을 얻는 것이 항상 쉬운 일이 아니며 시간이 걸립니다. 그러나 훌륭하고 광범위한 탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 이해하고, 데이터가 어떻게 연결되어 있는지, 데이터 세트를 적절하게 처리하기 위해 수행해야 하는 작업에 대한 느낌을 얻는 데 많은 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 여러 가지 유용한 EDA 루틴을 다룰 것입니다. 그러나 내용을 짧고 간결하게 유지하기 위해 항상 더 깊이 파고들거나 모든 의미를 설명하지 못할 수도 있습니다. 그러나 실제로 데이터 세트를 완전히 이해하기 위해 적절한 EDA에 충분한 시간을 투자하는 것은 훌륭한 데이터 과학 프로젝트의 핵심 부분입니다. 일반적으로 데이터 준비 .. 2022. 9. 3. 이전 1 다음 반응형
