Python 데이터 분석 연구실: 실험 및 탐구

python은 데이터 분석에 널리 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다. 이 실습은 일련의 실험을 통해 Python에서 데이터 분석의 다양한 측면을 살펴볼 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 실습을 통해 데이터 처리, 시각화 및 모델링의 기본 개념을 깊이 이해하게 됩니다.

실험 1: 데이터 로딩 및 탐색

• CSV 파일 가져오기 및 조작
• NumPy 및 pandas를 사용하여 데이터 구조
를 탐색해 보세요.
• 평균, 표준편차 등 기본 통계 계산
• 필터링 및 정렬데이터를 사용하여 패턴 식별

실험 2: 데이터 시각화

• Matplotlib을 사용하여 선 그래프, 히스토그램 및 산점도 만들기
• 색상, 선 너비, 레이블 등 시각화 모양을 맞춤설정하세요
• Seaborn을 사용하여 히트 맵 및 클러스터 플롯과 같은 고급 시각화 생성

실험 3: 데이터 전처리

• 삭제, 채우기, 보간을 포함한 누락된 값 처리
• 이상치 감지 및 제외
• 모델링 성능 향상을 위한 데이터 정규화 및 확장

실험 4: 기계 학습 모델링

• 지도 학습 및 비지도 학습
의 기본 원리를 이해합니다.
• Scikit-learn을 사용하여 선형 회귀, 로지스틱 회귀 및 의사결정 트리 모델을 훈련하고 평가합니다
• 모델 매개변수를 최적화하여예측 정확도를 향상

실험 5: 시계열 분석

• 시계열 데이터 로드 및 처리
• Pandas 및 Statsmodels를 사용하여 시계열 그래프 그리기
• 시계열의 추세, 계절성, 주기성을 식별하세요

실험 6: 텍스트 분석

• NLTK(Natural Language Toolkit)를 사용하여 텍스트 데이터 처리
• 단어 빈도 분석, 단어 형태소 분석 및 감정 분석 수행
• 텍스트 분류 및 주제 모델링 살펴보기

결론

이러한 실험은 실습 경험을 제공하고 Python 데이터 분석의 힘을 탐색할 수 있게 해줍니다. 이러한 연습을 완료하면 데이터 로딩, 탐색, 시각화, 전처리, 모델링 및 텍스트 분석의 핵심 개념을 익히게 됩니다. 이러한 기술은 다양한 데이터 분석 프로젝트에서 성공할 수 있는 탄탄한 기반을 제공할 것입니다.

위 내용은 Python 데이터 분석 연구실: 실험 및 탐구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!