Laboratoire d'analyse de données Python : expérimentation et exploration

python est un langage de programmation puissant qui est largement utilisé pour l'analyse des données. Cet atelier est conçu pour vous permettre d'explorer divers aspects de l'analyse des données dans Python à travers une série d'expériences. Grâce à ces exercices pratiques, vous acquerrez une compréhension approfondie des concepts de base du traitement des données, de la visualisation et de la modélisation.

Expérience 1 : Chargement et exploration de données

• Importer et manipuler des fichiers CSV
• Explorez les structures de données à l'aide de NumPy et pandas
• Calculer des statistiques de base comme la moyenne et l'écart type
• Filtrer et trierles données pour identifier les modèles

Expérience 2 : Visualisation des données

• Créez des graphiques linéaires, des histogrammes et des nuages ​​de points avec Matplotlib
• Personnalisez l'apparence de la visualisation, y compris la couleur, la largeur des lignes et les étiquettes
• Utilisez Seaborn pour créer des visualisations plus avancées telles que des cartes thermiques et des diagrammes de cluster

Expérience 3 : Prétraitement des données

• Traitement des valeurs manquantes, y compris suppression, remplissage et interpolation
• Détection et exclusion des valeurs aberrantes
• Normalisation et mise à l'échelle des données pour améliorer les performances de modélisation

Expérience 4 : Modélisation de l'apprentissage automatique

• Comprendre les principes de base de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage non supervisé
• Formez et évaluez des modèles de régression linéaire, de régression logistique et d'arbre de décision avec Scikit-learn
• Optimiserles paramètres du modèle pour améliorer la précision des prédictions

Expérience 5 : Analyse des séries chronologiques

• Charger et traiter les données de séries chronologiques
• Dessiner des graphiques de séries chronologiques à l'aide de Pandas et de Statsmodels
• Identifier les tendances, la saisonnalité et la périodicité dans les séries chronologiques

Expérience 6 : Analyse de texte

• Utilisez Natural Language Toolkit (NLTK) pour traiter les données textuelles
• Effectuez une analyse de la fréquence des mots, des racines de mots et une analyse des sentiments
• Explorez la classification de texte et la modélisation de sujets

Conclusion

Ces expériences offrent une expérience pratique et vous permettent d'explorer la puissance de l'analyse des données Python. En effectuant ces exercices, vous maîtriserez les concepts de base du chargement, de l'exploration, de la visualisation, du prétraitement, de la modélisation et de l'analyse de texte des données. Ces compétences vous donneront une base solide pour réussir dans une variété de projets d'analyse de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!