【ai精翻】Python 中的数据清理和可视化

您将学到什么

• 了解实时数据中可能存在的各种问题
• 了解插补技术和异常值分析
• 了解偏度和纠正偏度的数据转换技术
• 了解单变量、双变量和多变量特征可视化技术
• 使用 Python 在实时数据集上实现上述概念

要求

• 本课程适合那些在数据清理和分析方面没有太多专业知识的初学者。
• 需要最低限度的专业知识。变量、循环、条件语句等 Python 编程的基本思想足以理解该课程。
• 理解概念的理论层面非常重要。这就是为什么本课程更注重理论的原因！！

描述

本课程全面介绍了探索性数据分析（EDA） ，这是机器学习生命周期中的关键步骤。 EDA 有助于诊断数据集中的问题并应用适当的技术来提高数据质量。

课程的第一阶段重点关注数据清理，涵盖处理缺失值（插补）、数据转换和异常值检测等基本技术。了解这些过程可确保数据集得到细化和结构化，从而获得更好的模型性能。讨论了各种插补方法，包括统计、基于邻域和预测填充，以及对数、平方根和 Box-Cox 等转换。我们还探索了异常值检测技术，例如 Z 分数、IQR 和马氏距离。

第二阶段深入研究数据可视化，涵盖单变量、双变量和多变量分析。它对各种图表进行了广泛的讨论，包括直方图、箱线图、散点图、热图等，确保数据解释的清晰度。

课程以真实案例研究结束，展示了 EDA 如何帮助获得有意义的见解。所有实现均在Python中进行，利用pandas、numpy、seaborn 和 matplotlib等库。在本课程结束时，参与者将拥有对任何数据集有效执行 EDA 的实践经验，并利用这些技术来改进数据，以便在机器学习分析中获得更好的结果。

本课程更加注重概念的理论方面，因为理解理论在行业中也是非常需要和期望的。学习本课程将深入了解数据的各种实际问题以及如何解决这些问题，然后了解各种可视化技术。这些知识对于处理实时数据集和开发用于有效和有见地的分析的 Python 程序很有用。此外，掌握 EDA 流程对于提高机器学习算法的性能非常有帮助。这对于数据分析师、数据科学家或机器学习工程师的职业很有用。

本课程适合哪些人？

• 想要学习数据科学、机器学习和深度学习的初级工程爱好者。
• 理解并应用可以提高机器学习模型性能的基本步骤。
• 来自不同背景的工程专业学生可以在他们的领域应用这些概念。
• 人工智能和数据科学的追求者正在寻找使用 Python 进行数据清理、分析和可视化的单一课程。