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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
आप इस Exploratory Data Analysis (EDA) कोर्स की शुरुआत वर्णनात्मक आँकड़ों का उपयोग करना सीखकर करेंगे, missing data की पहचान करेंगे, और अपने डेटा में मौजूद कमी को भरने के लिए imputation तकनीकें लागू करेंगे।
कोर्स के दूसरे अध्याय में, आप डेटासेट में मौजूद आउट्लायर की पहचान करना और उनसे निपटना सीखेंगे। आप distributions का विश्लेषण करने के लिए हिस्टोग्राम बनाएँगे और आउट्लायर को नियंत्रित करने के लिए winsorizing का उपयोग करेंगे।
अब समय है proportions का उपयोग करके श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स के बीच संबंधों का पता लगाने का। इसके बाद, आप बॉक्स प्लॉट्स और वर्णनात्मक आँकड़ों का प्रयोग करके तय करेंगे कि किसी सतत वैरिएबल पर किसी श्रेणीबद्ध वैरिएबल का क्या असर पड़ता है।
अंतिम अध्याय में, आप दो सतत वैरिएबल्स के बीच संबंध का विश्लेषण करने के लिए स्कैटर प्लॉट्स में गहराई से जाएँगे और correlation coefficient की गणना करेंगे।
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