अपने डेटा विश्लेषण में विसंगतियों की पहचान करें

अत्यधिक मान या विसंगतियाँ लगभग किसी भी डेटासेट में मौजूद होती हैं, और सांख्यिकीय अन्वेषण जारी रखने से पहले उनका पता लगाना और उनसे निपटना अत्यंत महत्वपूर्ण है। जब इन्हें अनदेखा छोड़ दिया जाता है, तो विसंगतियाँ आसानी से आपके विश्लेषणों को बाधित कर सकती हैं और मशीन लर्निंग मॉडलों के प्रदर्शन को विकृत कर सकती हैं।

Isolation Forest और Local Outlier Factor जैसे Estimators का उपयोग करना सीखें

इस पाठ्यक्रम में, आप विभिन्न विसंगति पहचान विधियों को लागू करने के लिए Python का उपयोग करेंगे। आप दृश्य रूप से अत्यधिक मानों को पहचानेंगे और एक-चर डेटासेट के लिए Median Absolute Deviation जैसी परीक्षणित सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करेंगे। बहुविविध डेटा के लिए, आप Isolation Forest, k-Nearest-Neighbors, और Local Outlier Factor जैसे एस्टिमेटर्स का उपयोग करना सीखेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि कई आउट्लायर क्लासिफ़ायरों को एक कम-जोखिम वाले अंतिम एस्टिमेटर में कैसे एन्सेम्बल किया जाए। आपके पास अपने टूलकिट में एक अनिवार्य डेटा विज्ञान उपकरण होगा: Python के साथ विसंगति पहचान।

अपने Python सांख्यिकीय टूलकिट का विस्तार करें

बेहतर विसंगति पहचान का अर्थ है आपके डेटा की बेहतर समझ, और विशेष रूप से, सिस्टम व्यवहार के आसपास बेहतर मूल कारण विश्लेषण और संचार। अपने मौजूदा Python कौशल-संग्रह में इस कौशल को जोड़ने से आपको डेटा सफाई, धोखाधड़ी का पता लगाने, और सिस्टम में होने वाली गड़बड़ियों की पहचान करने में मदद मिलेगी।

बधाई हो!

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