Python을 사용한 데이터 분석 기술: 고급 팁 및 기술 탐색

데이터 전처리 최적화

누락된 값 처리:

• interpolate() 기능: 보간법을 사용하여 누락된 값을 채웁니다.
• KNNImputer() 모듈: K 최근접 이웃 알고리즘을 통해 누락된 값을 추정합니다.
• MICE 방법: 다중 대체를 통해 여러 데이터 세트를 생성하고 결과를 결합합니다.

이상값 감지 및 처리:

• IQR() 방법: 사분위수 범위 밖의 이상값을 식별합니다.
• Isolat<code>Isolat<strong class="keylink">io</strong>n Forestio
n Forest 알고리즘: 비정상적인 동작이 있는 데이터 포인트를 격리합니다.
• DBSCAN
알고리즘: 밀도 클러스터링을 기반으로 이상값을 감지합니다.

기능 엔지니어링

기능 선택:

• SelectKBest
기능: 카이제곱 테스트 또는 ANOVA 통계를 기반으로 최상의 기능을 선택합니다.
• SelectFromModel 모듈: 머신러닝
모델(예: 의사결정 트리)을 사용하여 기능을 선택합니다.
• L1 正则化
: 가장 중요한 기능을 선택하려면 모델의 기능 가중치에 페널티를 적용하세요.

기능 변환:

• 标准化 和 归一化
: 기능이 동일한 범위 내에 있는지 확인하고 모델 성능을 향상시킵니다.
• 主成分分析（PCA）
: 기능 크기를 줄이고 중복 정보를 제거합니다.
• 局部线性嵌入（LLE）
: 로컬 구조를 보존하는 비선형 차원 축소 기술.

머신러닝 모델 최적화

초매개변수 조정:

• GridSearchCV 기능: 자동으로 최적의 하이퍼파라미터 배열
조합을 검색합니다.
• RandomizedSearchCV
모듈: 확률론적 검색 알고리즘을 사용하여 초매개변수 공간을 보다 효율적으로 탐색합니다.
• 贝叶斯<strong class="keylink">优化</strong>Bayesian
Optimization

: 확률 모델을 사용하여 초매개변수 검색을 안내합니다.

모델 평가 및 선택:

• 交叉验证
• : 데이터 세트를 여러 하위 세트로 분할하여 모델의 일반화 능력을 평가합니다. ROC/AUC 曲线
• : 분류 모델의 성능을 평가합니다. PR 曲线

: 이진 분류 모델의 정밀도와 재현율 간의 균형을 평가합니다.

시각화 및 상호작용

대화형 대시보드:

• Plotly 和 Dash
• 라이브러리: 사용자가 데이터를 탐색하고 모델을 조정할 수 있는 대화형 차트를 만듭니다. Streamlit Framework: 빠르고 간단한
WEB

애플리케이션을 구축하여 데이터 통찰력을 공유하세요.

지리공간 분석:

• Geo<strong class="keylink">pandas</strong>
Geo<li>pandas<code>Folium 라이브러리: 모양 파일, 래스터 데이터와 같은 지리공간 데이터를 처리합니다. 모듈: 지도를 사용하여
• 시각화OpenStreetMap를 만듭니다.

데이터세트: 지리공간 분석을 위한 무료 개방형 데이터를 제공합니다.

고급 팁

기계 학습 파이프라인:
데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 모델링 단계를 재사용 가능한 파이프라인으로 결합합니다.

작업 흐름을 단순화하고 반복성과 유지 관리성을 향상시킵니다.

병렬 처리:
• multiprocessing 和 joblib
• 데이터 집약적인 작업의 병렬 처리를 위해
라이브러리를 활용하세요.

실행 시간을 단축하고 대규모 데이터 세트의 처리 효율성을 향상시킵니다.

클라우드 컴퓨팅:
• AWS、<strong class="keylink">GC</strong>P 或 <strong class="keylink">Azure</strong> 대규모
데이터 분석
• 을 위해 AWS,
GC

P 또는 🎜Azure🎜와 같은 클라우드 플랫폼을 사용하세요. 🎜 🎜컴퓨팅 리소스를 확장하여 매우 큰 지리 데이터 세트를 처리하고 분석 프로세스를 가속화합니다. 🎜 🎜

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