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この演習はコースの一部です
新しいデータセットを分析するとき、どのように取り組めばよいのでしょうか。カテゴリデータと数値データを検証・要約する方法を学び、Seabornを使って分析結果を伝えるための可視化を作成します。
現在の演習
データを探索・分析する際には、欠損値や誤ったデータ型、外れ値への対処が必要になることがよくあります。この章では、こうした問題に対処し、EDAのプロセスを効率化するための手法を学びます。
データセット内の変数は、それぞれ独立して存在しているわけではなく、互いに関係があります。この章では、数値データ、カテゴリデータ、さらにはDateTimeデータにおける変数間の関係を取り上げ、その関係の方向や強さを調べるとともに、可視化する方法を学びます。
探索的データ分析はデータサイエンスのワークフローにおいて重要なステップですが、それで終わりではありません。ここからは、探索を終えた後もプロジェクトをうまく進めていくための手法や、考慮すべき点を学びます。