Analisi esplorativa dei dati (EDA) sin dall'inizio

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Contenuti

introduzione

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Analisi esplorativa dei dati (EDA)

– Gestire il valore mancante
– puoi personalizzarlo in base alle tue particolari esigenze per comunicare il messaggio desiderato
– Trattamento dei valori anomali
– Normalizzazione e ridimensionamento (variabili numeriche)
– Codifica di variabili categoriali (Variabili fittizie)
– Analisi bivariata

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1R2AM-y3spq5zr0uqv_jn8w-1927261

Diagramma box dopo la rimozione dei valori anomali

  1. 1szh0jvldjuy4giw6eqpmnw-9714154

  2. 19RO75AHGIFHCHUUCMDR-GQ-5802884

    1wenfumtud7-uuwumoyfgag-6208749

  3. 1TT9GCGYWXds5on-jkyvbfg-4278093

1trqxavmlxmx6wotiyyrfua-3816054

1FL-t0jz44ut4pue_lcvsmg-2567669

1fywb0gmnhcanrz88si1zfa-7796749

1adetm64zyfcgcs9vr62qow-9271201

Gestione di record duplicati

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1SSW-F5x7DV5VS4PTGETHRG-4771750

1SC8rigixtehv2K-k3_dcxg-6185536

Gestione degli outlier

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Diagramma della casella prima di rimuovere i valori anomali

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Analisi bivariata

  1. Due variabili categoriali

    1. Grafico a barre
    2. Grafico a barre raggruppato
    3. Grafico a punti

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Correlazione tra tutte le variabili

Normalizzazione e scalabilità

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CODIFICAZIONE

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1LZL75BYXK6K-JJX4LTBZWW-4704033

Circa l'autore

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Ritika Singh – Scienziato dei dati

Sono un data scientist di professione e un blogger per passione. Ho lavorato su progetti di machine learning per più di 2 anni. Qui troverai articoli su "Machine Learning", Statistiche, Apprendimento profondo, PNL e Intelligenza Artificiale".

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