Python 데이터 분석: 데이터에서 가치 추출

배경 데이터는 스마트 센서부터 거대한 빅데이터 데이터베이스에 이르기까지 우리 삶의 모든 측면에 침투했습니다. 이 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 것은 정보에 입각한 결정을 내리고 운영 효율성을 개선하며 혁신적인 통찰력을 창출하는 데 매우 중요해졌습니다. pandas, NumPy 등과 같은 라이브러리를 사용하는 프로그래밍 언어 ​​(예: python)이 중요한 역할을 합니다.

데이터 추출의 기초 데이터 추출의 첫 번째 단계는 데이터 소스의 데이터를 스토리지 구조로 로드하는 것입니다. Pandas의 read_csv() 메서드를 사용하면 CSV 파일에서 데이터를 로드할 수 있고, read_sql() 메서드는 연결된 database에서 데이터를 가져오는 데 사용됩니다. 그런 다음 로드된 데이터를 정리하고 변환하여 추가 탐색 및 모델링에 적합하게 만들 수 있습니다.

데이터 탐색 데이터가 로드되면 Pandas의 데이터 프레임과 데이터 구조를 사용하여 탐색할 수 있습니다. .info() 메서드는 데이터 유형, 누락된 값 및 메모리 사용량에 대한 정보를 제공합니다. .head() 메서드는 데이터의 처음 몇 행을 미리 보는 데 사용되는 반면, .tail() 메서드는 데이터의 마지막 행을 표시합니다.

데이터 정리 데이터 정리는 부정확하거나 누락되거나 중복된 막대를 제거하여 최적화데이터 품질에서 기본적이지만 중요한 부분입니다. 예를 들어, 누락된 값이 있는 행을 삭제하려면 .dropna() 메서드를 사용하고, 고유한 행만 선택하려면 .drop_duplicates() 메서드를 사용합니다.

데이터 변환 데이터 변환에는 모델링 목적을 위해 한 구조에서 다른 구조로 데이터를 변환하는 작업이 포함됩니다. Pandas의 데이터 프레임은 넓은 테이블에서 긴 테이블로 변환하기 위한 .stack() 및 변환을 되돌리기 위한 .unstack()과 같이 데이터 형태를 변경하는 메서드를 제공합니다.

데이터 집계 데이터 집계는 여러 관측치의 값 ​​을 단일 값으로 요약합니다. Pandas의 .groupby() 메서드는 지정된 그룹화 키를 기반으로 데이터를 그룹화하는 데 사용되는 반면, .agg() 메서드는 각 그룹에 대한 요약 통계(예: 평균, 중앙값, 표준 편차)를 계산하는 데 사용됩니다

데이터 시각화 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 그래픽 표현으로 변환하여 쉽게 해석하고 전달하는 것입니다. Matplot 라이브러리는 막대 차트, 히스토그램, 산점도 및 선 차트를 생성하기 위한 기본 제공 방법을 제공합니다.

기계어 Scikit-Learn의 의사결정 트리 및 분류기와 같은 기계 언어 모델을 사용하여 데이터에서 지식을 도출할 수 있습니다. 데이터 분류, 회귀 및 클러스터링에 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대해 추론하고 실제 결정을 내릴 수 있습니다.

사례 연구: 소매점 데이터

거래 날짜, 시간, 품목 카테고리, 판매량, 매장 번호 등 소매점의 판매 데이터를 고려하세요.

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결론

Python을 이용한 데이터 추출은 다양한 산업과 기능에서 필수적인 기술입니다. 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 비즈니스 전문가는 이 문서에 설명된 모범 사례를 따르면 데이터에서 유용한 정보를 추출하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 운영 우수성을 높일 수 있습니다.

위 내용은 Python 데이터 분석: 데이터에서 가치 추출의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!