Разведочный анализ данных

term_id: data_exploration

Category: training_techniques

Definition

Разведочный анализ данных, часто называемый Exploratory Data Analysis (EDA), является критически важным предварительным шагом в рабочих процессах машинного обучения. Он включает в себя обобщение основных характеристик данных, часто с использованием визуализации и статистических методов для понимания структуры и распределения информации.

Summary

Начальный этап анализа наборов данных для выявления закономерностей, обнаружения аномалий и проверки гипотез до начала формального моделирования.

Key Concepts

  • Разведочный анализ данных
  • Визуализация
  • Распознавание закономерностей
  • Обнаружение аномалий

Use Cases

  • Выявление корреляций между признаками перед обучением модели
  • Обнаружение и обработка пропущенных значений или выбросов
  • Проверка качества данных и предположений о распределении

Code Example

1
2
3
4
5

import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('data.csv')
sns.pairplot(df)
plt.show()

Related