クラス不均衡を確認する
2022 Kaggle Survey では、データサイエンティストの経歴、好むテクノロジーや手法に関する情報が収集されています。回答数と回答者のプロフィールから、データサイエンス分野の動向を正確に反映していると見なされています。
職種名を確認し、salaries データフレームに合わせてカテゴリ化したところ、Kaggle の調査における職種カテゴリの比率は次のとおりです。
| Job Category | Relative Frequency |
|---|---|
| Data Science | 0.281236 |
| Data Analytics | 0.224231 |
| Other | 0.214609 |
| Managerial | 0.121300 |
| Machine Learning | 0.083248 |
| Data Engineering | 0.075375 |
Kaggle の調査結果を母集団とみなして、salaries データフレームの職種カテゴリの相対度数を比較し、代表性があるかどうかを確認してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ探索的データ分析
演習の手順
salariesデータフレームの"Job_Category"列について、相対度数を出力してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Print the relative frequency of Job_Category
print(____)