or
Den här övningen är en del av kursen
Hur tar du dig an en ny datamängd på bästa sätt? Lär dig att validera och sammanfatta kategoriska och numeriska data samt skapa Seaborn-visualiseringar för att kommunicera dina fynd.
Att utforska och analysera data innebär ofta att hantera saknade värden, felaktiga datatyper och extremvärden. I det här kapitlet lär du dig tekniker för att hantera dessa problem och effektivisera din EDA-process!
Variabler i en datamängd existerar inte isolerat – de har samband med varandra. I det här kapitlet undersöker du samband mellan numeriska, kategoriska och DateTime-data, och utforskar sambandets riktning och styrka samt olika sätt att visualisera dem.
Explorativ dataanalys är ett viktigt steg i det datavetenskapliga arbetsflödet, men det är inte slutmålet! Nu är det dags att lära dig tekniker och överväganden som hjälper dig att gå vidare med dina projekt när utforskningsfasen är klar!
Aktuell övning