smallsnake260
New member
**#eda trong python **
[Liên kết đến bài viết tham khảo] (https://www.datacamp.com/community/tutorials/eda-python)
Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) là bước đầu tiên quan trọng trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào.Đó là quá trình khám phá dữ liệu của bạn để hiểu rõ hơn về cấu trúc, phân phối và các mối quan hệ của nó.Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để thông báo cho các quyết định mô hình hóa của bạn và đưa ra dự đoán tốt hơn.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu và có một số thư viện mạnh mẽ có sẵn để tiến hành EDA.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số thư viện Python được sử dụng phổ biến nhất cho EDA và chúng tôi sẽ đi qua một số ví dụ về cách sử dụng chúng.
** 1.Gấu trúc **
Pandas là một thư viện mạnh mẽ để thao tác và phân tích dữ liệu.Nó cung cấp một số công cụ để làm việc với dữ liệu bảng, bao gồm các khung dữ liệu, về cơ bản là các mảng đa chiều với các trục được dán nhãn.Pandas cũng có một số chức năng tích hợp để thực hiện các tác vụ EDA, chẳng hạn như làm sạch dữ liệu, khám phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
** 2.Numpy **
Numpy là một thư viện cho điện toán khoa học trong Python.Nó cung cấp một số mảng số hiệu suất cao và các hàm toán học.Numpy thường được sử dụng cùng với gấu trúc để phân tích dữ liệu, vì nó cung cấp các chức năng toán học mà gấu trúc thiếu.
** 3.Matplotlib **
Matplotlib là một thư viện để tạo các lô 2D và 3D.Đó là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu và truyền đạt những hiểu biết.Matplotlib thường được sử dụng cùng với gấu trúc và numpy để phân tích dữ liệu, vì nó cung cấp các khả năng âm mưu mà gấu trúc và thiếu hụt.
**4.SeaBorn **
Seaborn là một thư viện cho trực quan hóa dữ liệu thống kê.Nó được xây dựng trên đỉnh của matplotlib và cung cấp một số chức năng cấp cao để tạo ra các ô đẹp và nhiều thông tin.Seaborn thường được sử dụng cùng với gấu trúc và numpy để phân tích dữ liệu, vì nó cung cấp các khả năng âm mưu thống kê mà gấu trúc và thiếu hụt.
** 5.Scikit-learn **
Scikit-Learn là một thư viện cho việc học máy ở Python.Nó cung cấp một số thuật toán cho việc học có giám sát và không giám sát.Scikit-learn thường được sử dụng cùng với gấu trúc, numpy, matplotlib và seeborn để phân tích dữ liệu, vì nó cung cấp các khả năng học máy mà các thư viện này thiếu.
**Phần kết luận**
EDA là bước đầu tiên quan trọng trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào.Bằng cách khám phá dữ liệu của bạn, bạn có thể hiểu rõ hơn về cấu trúc, phân phối và các mối quan hệ của nó.Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để thông báo cho các quyết định mô hình hóa của bạn và đưa ra dự đoán tốt hơn.
Các thư viện Python được liệt kê trong bài viết này chỉ là một vài trong số rất nhiều trong số nhiều thư viện có sẵn để tiến hành EDA.Với các thư viện này, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng khám phá dữ liệu của mình và hiểu rõ hơn các hiểu biết có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.
** Hashtags: **
#khoa học dữ liệu
#Machinelearning
#Python
#Datavisualization
#eda
=======================================
**#Eda in Python**
[Link to reference article](https://www.datacamp.com/community/tutorials/eda-python)
Exploratory data analysis (EDA) is a critical first step in any data science project. It's the process of exploring your data to gain insights into its structure, distribution, and relationships. This information can then be used to inform your modeling decisions and make better predictions.
Python is a popular programming language for data science, and there are a number of powerful libraries available for conducting EDA. In this article, we'll take a look at some of the most commonly used Python libraries for EDA, and we'll walk through some examples of how to use them.
**1. Pandas**
Pandas is a powerful library for data manipulation and analysis. It provides a number of tools for working with tabular data, including dataframes, which are essentially multidimensional arrays with labeled axes. Pandas also has a number of built-in functions for performing EDA tasks, such as data cleaning, data exploration, and data visualization.
**2. NumPy**
NumPy is a library for scientific computing in Python. It provides a number of high-performance numerical arrays and mathematical functions. NumPy is often used in conjunction with Pandas for data analysis, as it provides the mathematical functions that Pandas lacks.
**3. Matplotlib**
Matplotlib is a library for creating 2D and 3D plots. It's a powerful tool for visualizing data and communicating insights. Matplotlib is often used in conjunction with Pandas and NumPy for data analysis, as it provides the plotting capabilities that Pandas and NumPy lack.
**4. Seaborn**
Seaborn is a library for statistical data visualization. It builds on top of Matplotlib and provides a number of high-level functions for creating beautiful and informative plots. Seaborn is often used in conjunction with Pandas and NumPy for data analysis, as it provides the statistical plotting capabilities that Pandas and NumPy lack.
**5. Scikit-learn**
Scikit-learn is a library for machine learning in Python. It provides a number of algorithms for supervised and unsupervised learning. Scikit-learn is often used in conjunction with Pandas, NumPy, Matplotlib, and Seaborn for data analysis, as it provides the machine learning capabilities that these libraries lack.
**Conclusion**
EDA is a critical first step in any data science project. By exploring your data, you can gain insights into its structure, distribution, and relationships. This information can then be used to inform your modeling decisions and make better predictions.
The Python libraries listed in this article are just a few of the many that are available for conducting EDA. With these libraries, you can quickly and easily explore your data and gain insights that can help you make better decisions.
**Hashtags:**
#datascience
#Machinelearning
#Python
#Datavisualization
#eda
[Liên kết đến bài viết tham khảo] (https://www.datacamp.com/community/tutorials/eda-python)
Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) là bước đầu tiên quan trọng trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào.Đó là quá trình khám phá dữ liệu của bạn để hiểu rõ hơn về cấu trúc, phân phối và các mối quan hệ của nó.Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để thông báo cho các quyết định mô hình hóa của bạn và đưa ra dự đoán tốt hơn.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu và có một số thư viện mạnh mẽ có sẵn để tiến hành EDA.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số thư viện Python được sử dụng phổ biến nhất cho EDA và chúng tôi sẽ đi qua một số ví dụ về cách sử dụng chúng.
** 1.Gấu trúc **
Pandas là một thư viện mạnh mẽ để thao tác và phân tích dữ liệu.Nó cung cấp một số công cụ để làm việc với dữ liệu bảng, bao gồm các khung dữ liệu, về cơ bản là các mảng đa chiều với các trục được dán nhãn.Pandas cũng có một số chức năng tích hợp để thực hiện các tác vụ EDA, chẳng hạn như làm sạch dữ liệu, khám phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
** 2.Numpy **
Numpy là một thư viện cho điện toán khoa học trong Python.Nó cung cấp một số mảng số hiệu suất cao và các hàm toán học.Numpy thường được sử dụng cùng với gấu trúc để phân tích dữ liệu, vì nó cung cấp các chức năng toán học mà gấu trúc thiếu.
** 3.Matplotlib **
Matplotlib là một thư viện để tạo các lô 2D và 3D.Đó là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu và truyền đạt những hiểu biết.Matplotlib thường được sử dụng cùng với gấu trúc và numpy để phân tích dữ liệu, vì nó cung cấp các khả năng âm mưu mà gấu trúc và thiếu hụt.
**4.SeaBorn **
Seaborn là một thư viện cho trực quan hóa dữ liệu thống kê.Nó được xây dựng trên đỉnh của matplotlib và cung cấp một số chức năng cấp cao để tạo ra các ô đẹp và nhiều thông tin.Seaborn thường được sử dụng cùng với gấu trúc và numpy để phân tích dữ liệu, vì nó cung cấp các khả năng âm mưu thống kê mà gấu trúc và thiếu hụt.
** 5.Scikit-learn **
Scikit-Learn là một thư viện cho việc học máy ở Python.Nó cung cấp một số thuật toán cho việc học có giám sát và không giám sát.Scikit-learn thường được sử dụng cùng với gấu trúc, numpy, matplotlib và seeborn để phân tích dữ liệu, vì nó cung cấp các khả năng học máy mà các thư viện này thiếu.
**Phần kết luận**
EDA là bước đầu tiên quan trọng trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào.Bằng cách khám phá dữ liệu của bạn, bạn có thể hiểu rõ hơn về cấu trúc, phân phối và các mối quan hệ của nó.Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để thông báo cho các quyết định mô hình hóa của bạn và đưa ra dự đoán tốt hơn.
Các thư viện Python được liệt kê trong bài viết này chỉ là một vài trong số rất nhiều trong số nhiều thư viện có sẵn để tiến hành EDA.Với các thư viện này, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng khám phá dữ liệu của mình và hiểu rõ hơn các hiểu biết có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.
** Hashtags: **
#khoa học dữ liệu
#Machinelearning
#Python
#Datavisualization
#eda
=======================================
**#Eda in Python**
[Link to reference article](https://www.datacamp.com/community/tutorials/eda-python)
Exploratory data analysis (EDA) is a critical first step in any data science project. It's the process of exploring your data to gain insights into its structure, distribution, and relationships. This information can then be used to inform your modeling decisions and make better predictions.
Python is a popular programming language for data science, and there are a number of powerful libraries available for conducting EDA. In this article, we'll take a look at some of the most commonly used Python libraries for EDA, and we'll walk through some examples of how to use them.
**1. Pandas**
Pandas is a powerful library for data manipulation and analysis. It provides a number of tools for working with tabular data, including dataframes, which are essentially multidimensional arrays with labeled axes. Pandas also has a number of built-in functions for performing EDA tasks, such as data cleaning, data exploration, and data visualization.
**2. NumPy**
NumPy is a library for scientific computing in Python. It provides a number of high-performance numerical arrays and mathematical functions. NumPy is often used in conjunction with Pandas for data analysis, as it provides the mathematical functions that Pandas lacks.
**3. Matplotlib**
Matplotlib is a library for creating 2D and 3D plots. It's a powerful tool for visualizing data and communicating insights. Matplotlib is often used in conjunction with Pandas and NumPy for data analysis, as it provides the plotting capabilities that Pandas and NumPy lack.
**4. Seaborn**
Seaborn is a library for statistical data visualization. It builds on top of Matplotlib and provides a number of high-level functions for creating beautiful and informative plots. Seaborn is often used in conjunction with Pandas and NumPy for data analysis, as it provides the statistical plotting capabilities that Pandas and NumPy lack.
**5. Scikit-learn**
Scikit-learn is a library for machine learning in Python. It provides a number of algorithms for supervised and unsupervised learning. Scikit-learn is often used in conjunction with Pandas, NumPy, Matplotlib, and Seaborn for data analysis, as it provides the machine learning capabilities that these libraries lack.
**Conclusion**
EDA is a critical first step in any data science project. By exploring your data, you can gain insights into its structure, distribution, and relationships. This information can then be used to inform your modeling decisions and make better predictions.
The Python libraries listed in this article are just a few of the many that are available for conducting EDA. With these libraries, you can quickly and easily explore your data and gain insights that can help you make better decisions.
**Hashtags:**
#datascience
#Machinelearning
#Python
#Datavisualization
#eda
