在進行資料分析時,檢查是否有遺漏值是最重要的步驟之一;若一開始沒有發現,分析結果可能會產生偏誤。
在這個練習中,你會用幾行 Python 程式碼,在 purchases 資料表中找出遺漏值。具體來說,你要更新一段同事事先準備、但仍缺少幾個細節的指令碼。
purchases
注意:如果你正確完成指令碼,卻仍看不到遺漏值的計數,請嘗試刪除並重新建立視覺化。這個情況有時會發生在基於 Python 的視覺化上。
本練習屬於課程
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在第一章中,你會學到在 Power BI 中使用 Python 的優勢與限制,以及如何在活頁簿中啟用這項功能。你也會分別使用兩種技術完成相同任務,熟悉各自的強項與弱點。Power BI 是功能強大的工具。結合 Python 能讓它更上一層樓!
既然你已經在 Power BI 中順利使用 Python,接下來前進到另一個重要的資料處理步驟——辨識遺漏值與插補。本章中,你會先用 Python,再用 Power BI,找出資料集中遺漏的資料。接著,你會透過各種插補技術來處理這些遺漏值。
當前練習
本章中,你會在 Power BI 裡使用 Seaborn 套件建立多個以 Python 為基礎的視覺化,包含折線圖、成對圖(pair plot)與聯合圖(joint plot)。你也會學習如何解讀這些視覺化,從資料中擷取洞見。到這裡為止,你已了解 Python 與 Power BI 在基本資料處理步驟上的一些關鍵差異。下一步就是把這些資料視覺化!
在本章中,你會持續評估變數之間的關係。這次會以量化方式,計算相關係數。你會先在 Power BI,再在 Python 中完成這件事。最後,你會運用 Seaborn 視覺化的威力來建立相關性熱圖!完成本課程後,你將熟悉 Power BI、Python,以及資料視覺化技巧。做得很好!