Python Data Analysis Lab: Experimentieren und Erkunden

Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die häufig für die Datenanalyse verwendet wird. In diesem Labor können Sie anhand einer Reihe von Experimenten verschiedene Aspekte der Datenanalyse in „Python“ erkunden. Durch diese praktischen Übungen entwickeln Sie ein tiefes Verständnis der Grundkonzepte der Datenverarbeitung, Visualisierung und Modellierung.

Experiment 1: Laden und Erkunden von Daten

CSV-Dateien importieren und bearbeiten

• Erkunden Sie
Datenstrukturen
• mit NumPy und pandas Berechnen Sie grundlegende Statistiken wie Mittelwert und Standardabweichung
• Filtern und
Sortieren
• Daten, um Muster zu erkennen

Experiment 2: Datenvisualisierung

Erstellen Sie Liniendiagramme, Histogramme und Streudiagramme mit Matplotlib

• Passen Sie das Erscheinungsbild der Visualisierung an, einschließlich Farbe, Linienbreite und Beschriftungen
• Verwenden Sie Seaborn, um erweiterte Visualisierungen wie Heatmaps und Cluster-Plots zu erstellen

Experiment 3: Datenvorverarbeitung

Verarbeitung fehlender Werte, einschließlich Löschen, Füllen und Interpolation

• Erkennung und Ausschluss von Ausreißern
• Datennormalisierung und -skalierung zur Verbesserung der Modellierungsleistung

Experiment 4: Modellierung maschinellen Lernens

Verstehen Sie die Grundprinzipien des überwachten

Lernens
• und des unbeaufsichtigten Lernens Trainieren und bewerten Sie lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbaummodelle mit Scikit-learn
• Optimieren
• Modellparameter, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern

Experiment 5: Zeitreihenanalyse

Zeitreihendaten laden und verarbeiten

• Zeichnen von Zeitreihendiagrammen mit Pandas und Statistikmodellen
• Identifizieren Sie Trends, Saisonalität und Periodizität in Zeitreihen

Experiment 6: Textanalyse

Verwenden Sie das Natural Language Toolkit (NLTK), um Textdaten zu verarbeiten

• Führen Sie Worthäufigkeitsanalysen, Wortstammanalysen und Stimmungsanalysen durch
• Erkunden Sie die Textklassifizierung und Themenmodellierung

Fazit

Diese Experimente bieten praktische Erfahrungen und ermöglichen es Ihnen, die Leistungsfähigkeit der Python-Datenanalyse zu erkunden. Durch die Durchführung dieser Übungen beherrschen Sie die Kernkonzepte des Ladens, Erkundens, Visualisierens, Vorverarbeitens, Modellierens und der Textanalyse von Daten. Diese Fähigkeiten bieten Ihnen eine solide Grundlage für den Erfolg in einer Vielzahl von Datenanalyseprojekten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython Data Analysis Lab: Experimentieren und Erkunden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!