Tietojen tutkiminen NumPy:n ja Pandasin avulla
Tietojenkäsittelyasiantuntijat voivat käyttää erilaisia työkaluja ja tekniikoita tietojen tutkimiseen, visualisointiin ja muokkaamiseen. Yksi yleisimmistä tavoista, joilla tietojenkäsittelyasiantuntijat käsittelevät tietoja, on käyttää Python-kieltä ja tiettyjä paketteja tietojenkäsittelyyn.
Mikä NumPy on?
NumPy on Python-kirjasto, joka tarjoaa matemaattisia työkaluja, kuten MATLAB ja R, vastaavia toimintoja. Vaikka NumPy yksinkertaistaakin merkittävästi käyttökokemusta, se tarjoaa myös kattavia matemaattisia funktioita.
Mikä pandas on?
Pandas on erittäin suosittu Python-kirjasto tietojen analysointiin ja käsittelyyn. Pandas on kuin Pythonin laskentataulukkosovellus, joka tarjoaa helppokäyttöisen toiminnon tietotaulukoille.
Muistikirjan tietojen tutkiminen
Muistikirjat ovat suosittu tapa suorittaa peruskomentosarjoja selaimella. Yleensä nämä muistikirjat ovat yksi verkkosivu, joka on jaettu tekstiosiin ja koodiosiin, jotka voidaan suorittaa yksitellen.
Hypoteesien testaaminen
Tietojen tarkasteleminen ja analysointi on yleensä toistuva prosessi, jossa tietotutkija ottaa näytteen tiedoista ja suorittaa seuraavanlaisia tehtäviä sen analysoimiseksi ja hypoteesien testaamiseksi:
- Tietojen siistiminen virheiden, puuttuvien arvojen ja muiden ongelmien käsittelemiseksi.
- Käytä tilastollisia tekniikoita, joiden avulla voit paremmin ymmärtää tietoja ja sitä, miten näytteen voidaan odottaa edustavan reaalimaailman tietopopulaatiota, mikä mahdollistaa satunnaisen vaihtelun.
- Tietojen visualisointi muuttujien välisten suhteiden määrittämiseksi. Jos kyseessä on koneoppimisprojekti, tunnista ominaisuudet, jotka mahdollisesti ennustavat tunnisteen.
- muuttaa hypoteesia ja toistaa prosessi.