Python データ分析: データから値を抽出する

＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃背景＃＃＃ スマートセンサーから巨大なビッグデータライブラリに至るまで、データは私たちの生活のあらゆる側面に浸透しています。情報に基づいた意思決定を行い、業務効率を向上させ、革新的な洞察を生み出すためには、このデータから有用な情報を抽出することが重要になっています。

pandas、NumPy などのライブラリを使用する

プログラミング言語

(例: python) が重要な役割を果たします。 データ抽出の基本 データ抽出の最初のステップは、データ ソースからストレージ構造にデータをロードすることです。 Pandas の read_csv() メソッドを使用すると、CSV ファイルからデータをロードできます。一方、read_sql() メソッドは、接続された database からデータを取得するために使用されます。ロードされたデータは、その後の探索やモデリングに適したものにするために、クリーンアップおよび変換できます。

データ探索 データがロードされたら、Pandas のデータ フレームと データ構造 を使用してデータを探索できます。 .info() メソッドは、データ型、欠損値、メモリ使用量に関する情報を提供します。 .head() メソッドはデータの最初の数行をプレビューするために使用され、.tail() メソッドはデータの最後の行を表示します。

データクリーニング データ クリーニングは、間違ったエントリ、欠落エントリ、または重複したエントリを削除することによって、データ品質を最適化するための基本的ですが重要な部分です。たとえば、欠損値のある行を削除するには .dropna() メソッドを使用し、一意の行のみを選択するには .drop_duplicates() メソッドを使用します。 データ変換

データ変換には、モデリングの目的でデータをある構造から別の構造に変換することが含まれます。 Pandas のデータ フレームには、幅の広いテーブルから長いテーブルに変換するための .stack() や、変換を逆に行うための .unstack() など、データを再形成するメソッドが用意されています。

データ集約 データ集約は、複数の観測値を 1 つの値に要約します。 Pandas の .groupby() メソッドは、指定されたグループ化キーに基づいてデータをグループ化するために使用され、.agg() メソッドは各グループの要約統計量 (平均、中央値、標準偏差など) を計算するために使用されます。

データの視覚化 データ視覚化

とは、複雑なデータをグラフィック表現に変換し、解釈と伝達を容易にすることです。 Matplot ライブラリは、棒グラフ、ヒストグラム、散布図、折れ線グラフを生成するための組み込みメソッドを提供します。

機械語 Scikit-Learn のデシジョン ツリーや分類器などの機械語モデルを使用して、データから知識を導き出すことができます。これらは、データの分類、回帰、クラスタリングに役立ちます。トレーニングされたモデルは、新しいデータについて推論し、現実世界での意思決定を行うために使用できます。

ケーススタディ: 小売店データ 小売店の販売データ (取引日、時刻、製品カテゴリ、販売量、店舗番号など) を考えてみましょう。 リーリー ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃

Python の使用

データ抽出は、さまざまな業界や職務において不可欠なスキルです。この記事で説明するベスト プラクティスに従うことで、データ サイエンティスト、データ エンジニア、ビジネス プロフェッショナルはデータから有用な情報を抽出し、情報に基づいた意思決定と優れた運用を推進できます。

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