Lerne, wie man Explorative Datenanalyse an realen Daten mit Python Pandas durchführt. In diesem Video zeigen wir, wie man EDA an einem Datensatz (Ozon Wetter) mit Pandas in Python durchführt. Unter EDA wirst du grundlegendes Datenverständnis, Datenvorbereitung, Merkmalsverständnis (univariate Analyse), Merkmalsbeziehungen (bivariate und multivariate Analyse) und Datenabruf aus DataFrame mit verschiedenen nützlichen Pandas-Funktionen lernen. Wir werden die folgenden verschiedenen Funktionen verwenden
Du kannst das Notebook direkt auf Kaggle ausführen, ohne das Notebook und den Datensatz herunterladen zu müssen.
Du wirst Folgendes in diesem Video lernen:
Was ist EDA?
Schritt 1: Grundlegendes Datenverständnis
Schritt 2: Datenvorbereitung
Schritt 3: Univariate Analyse (Merkmalsverständnis)
Schritt 4: Bivariate und multivariate Analyse (Merkmalsbeziehungen)
Schritt 5: Fragen zu Daten stellen?
Zeitstempel:
00:00 Intro
02:25 Was ist EDA?
02:50 Schritt 0: Datenladen
04:00 Schritt 1: Grundlegendes Datenverständnis
08:14 Schritt 2: Datenvorbereitung
25:00 Schritt 3: Univariate Analyse (Merkmalsverständnis)
25:55 - Analyse kategorischer Merkmale
28:00 - Analyse numerischer Merkmale
38:21 Schritt 4: Bivariate und multivariate Analyse (Merkmalsbeziehungen)
38:49 - Numerisch vs. Numerisch
45:45 - Kategorisch vs. Numerisch
47:35 - Datum vs. Numerisch (Zeitreihenanalyse)
48:50 - Kategorisch vs. Kategorisch (Kreuztabellen)
50:00 - Gruppierte Statistiken mit .groupby()
51:55 Schritt 5: Fragen zu Daten stellen?
58:20 Outro
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