探索性专题
C-MAPSS数据集探索性分析
实验数据为商用模块化航空推进系统仿真C-MAPSS数据集，该数据集为NASA格林中心为2008年第一届预测与健康管理国际会议(PHM08)竞赛提供的引擎性能退化模拟数据集，数据集整体信息如下所示： 涡扇发动机仿真模拟模型如下图所示。 仿真建模主要针对发动机气路部分，主要包含风扇扇叶(Fan)、低压压气机(LPC)、高压压气机(HPC)、燃烧室(Combustor)、低压转子
Python | 自动探索性数据分析（EDA）库SweetViz
SweetViz是一个开放源代码Python库，主要用于生成精美的高密度可视化文件，启动探索性数据分析（EDA），输出为完全独立的HTML应用程序。 探索性数据分析（EDA）是分析和总结数据集主要特征的过程，通常旨在了解数据中的潜在模式，关系和趋势。 SweetViz库的特点 主要包括以下几个方面： 快速生成可视化图表：通过仅两行代码或更少，SweetViz可以快速生成美观且高密度的可视化
时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势，这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。 随着机器学习模型的不断进步，使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外，与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transformer的模型)相关的技术已经出现了一段时间。 尽管这些技术之间存在巨
numpy之数据探索性分析
前言 我们拿到数据的初步工作往往是对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，进而对数据进行假设检验或建模等。 接下来我们看如何用python实现上述工作（持续更新）。 1. Measures of Location 1.1 均值 1.2 中位数 1.3 最大值和最小值 1.4 分位数 2. Measures of Dispersion 2.1 方
独家 | 用pandas-profiling做出更好的探索性数据分析（附代码）
作者：Thomas Gey 翻译：廖倩颖 校对：和中华 本文约2300字，建议阅读5分钟。 探索性数据分析已失势，Pandas-profiling万岁！用更省力的办法完美呈现你的数据。 标签：机器学习 Pandas-profiling 一个充满坏数据的世界 在大部分数据科学领域中，我们获得的数据并不如网上专门为机器学习模型的应用而设计和准备的数据干净和完整。大部分情况下，外部来源的数据不是
SPSS 探索性因素分析与验证性因素分析的区别【SPSS 034期】
一、教学内容 二、备注 相关资料已上传我的资源，下载链接https://blog.csdn.net/TIQCmatlab?spm=1011.2124.3001.5343
SPSS 探索性因素分析（图文+数据集）【SPSS 033期】
一、教学内容 二、备注 相关资料已上传我的资源，下载链接https://blog.csdn.net/TIQCmatlab?spm=1011.2124.3001.5343
探索性数据分析（EDA）
本篇博客主要介绍的是探索性数据分析以及其Python实现本篇博客内容基于阿里云天池竞赛：心跳信号分类预测写就，着重说明了其探索性数据分析的部分学习交流请联系 obito0401@163.com 文章目录 含义内容载入数据处理以及可视化库载入数据数据总览判断数据缺失和异常了解数据分布情况 含义 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA），是指
【六 （2）机器学习-EDA探索性数据分析模板】
目录 文章导航一、EDA：二、导入类库三、导入数据四、查看数据类型和缺失情况五、确认目标变量和ID六、查看目标变量分布情况七、特征变量按照数据类型分成定量变量和定性变量八、查看定量变量分布情况九、查看定量变量的离散程度十、查看定量变量与目标变量关系十一、查看定性变量分布情况十二、查看定性变量与目标变量关系十三、查看定性变量对目标变量的显著性影响十四、查看定性变量和目标变量的spearman相
探索性测试在敏捷中的应用
探索式测试（Exploratory Testing）是 Cem Kaner 在 1983 年提出的。它是一种软件测试风格，强调测试人员的自由与责任的测试方法，为了持续优化其工作的价值，将测试相关学习、测试设计、测试执行和测试结果分析作为相互支持的活动，在整个项目过程中并行地执行。 探索性测试在敏捷中广泛使用的原因 大家可能注意到探索性测试的概念提出来的时间非常早，上个世纪80年代就出现了。但是
科研学习|论文解读——了解在线环境中的多数观点形成过程：Facebook的探索性方法(IPM, 2018)
论文标题 Understanding the majority opinion formation process in online environments: An exploratory approach to Facebook 摘要 在在线社区的社会互动过程中，多数观点经常被观察到，但很少有研究用实证数据来解决这一问题。为了确定一个合适的理论视角来解释在线环境
应用SPSS探索性分析，快速检查数据异常值
IBM SPSS Statistics探索性分析是描述统计中的一种分析方法，提供了数据过滤、离群值识别、假设检验等分析功能。 探索性分析中比较常用的功能是，通过数据过滤的功能，如分析数据中的极值、平均值、方差等，识别数据中的异常值；或使用检验的方法，判断后续使用的统计分析方法是否合适等，比如数据的正态分布假设是否成立。 一、示例数据 本文中，我们将会分析一组包含性别、客单价的数据。 通过探
python-探索性数据分析-粮农组织分析
python-探索性数据分析-粮农组织分析 消除饥饿，消除贫困，自然资源循环利用探索性分析案例 代码 #导入需要的常用库import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as npimport pandas as pdimport os,sysimpo
python-探索性数据分析-足球赛事数据集
探索性数据分析 有趣的数据集，包含球员和裁判间的故事任务 代码集 有趣的数据集，包含球员和裁判间的故事 任务 探索性数据分析（EDA）,挑战的目标，这些裁判在给红牌的时候砸想的呢，会不会跟球员的肤色有关。 代码集 import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsim
机器学习笔记 探索性数据分析(EDA) 中的配对图详述
一、介绍 在数据科学领域，理解和分析数据的第一步涉及全面的探索性数据分析（EDA）。这个过程对于识别模式、识别异常和建立假设至关重要。在 EDA 可用的众多工具中，配对图作为一种基本可视化技术脱颖而出，可提供多方面的数据视图。本文探讨了机器学习中的配对图，并解释了如何在 Python 中使用 Seaborn 创建它们。如果您对何时使用哪种数据可视化感到困惑，可以往下阅读。 二、
【模型开发】EDA探索性分析
1.定义 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据结构和规律并且分析数据以概括其主要特征的一种数据分析方法。 探索性数据分析在上世纪六十年代由John Tukey提出，它鼓励统计学家研究数据，并尽可能提出假设，尽可能
数据分析案例-基于亚马逊智能产品评论的探索性数据分析
🤵♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 一、实验背景 1.1背景概述 1.2实验目的 二、数据描述 2.1数据来源 2.2变量介绍 三、实验步骤 3.1导入模块和数据 3.2数据预处理 3.2.1基本处
营销活动探索性数据分析的机器学习成本预测
Exploratory Data Analysis — Gonçalo Guimarães Gomes 探索性数据分析—GonçaloGuimarãesGomes 关于该项目 (About the project) The dataset stores information — 2008 to 2015 — of a marketing sales oper
二手车价格预测task02:数据探索性分析
task02学习了数据的分析画图 学习了sns.pairplot()用法 学习了sns.distplot()方法的使用 敲了一遍task数据分析,加了些注释说明 删除了两个类别特征异常的列和是三个和price相关性非常的列后进行预测,结果如图,效果并没有提高.应该做进一步的处理和特征工程(task03) 以下是按照教程进行数据分析的过程 # 导包import warnings
数据探查系列：如何进行有意义的探索性数据分析（EDA）
如何进行有意义的探索性数据分析（EDA） 目录 1. 设置 1.1 导入库1.2 导入数据1.3 数据集特征1.4 数据集属性 2. 探索训练集和测试集 2.1 训练集 - 快速概览2.2 训练集 - 基本统计2.3 测试集 - 快速概览2.4 测试集 - 基本统计 3. 特征分布4. 数据不平衡检查 - 为什么重要 4.1 不平衡数据需要不同的处理方法 5. 我们应该删除异常值吗？
DataWhale-(动手学数据分析)-Task01(数据加载及探索性数据分析)-202201
动手学数据分析 1第一节：数据加载 1.1 载入数据 数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview 1.1.1 任务一：导入numpy和pandas import numpy as npimport pandas as pd 1.1.2 任务二：载入数据 df=pd.read_csv('train.csv')df.head(3)
DataWhale-(动手学数据分析)-Task01(数据加载及探索性数据分析)-202201
动手学数据分析 1第一节：数据加载 1.1 载入数据 数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview 1.1.1 任务一：导入numpy和pandas import numpy as npimport pandas as pd 1.1.2 任务二：载入数据 df=pd.read_csv('train.csv')df.head(3)
用pandas轻松搞定数据探索性分析（pandas参数、pandas风格、pandas-profiling）
对于每个从事和数据科学有关的人来说，大部分的时间都花在了前期的数据工作中，包括清洗、处理、探索性数据分析等。前期的工作不仅关乎数据的质量，也关乎最终模型预测效果的好坏。本文介绍一些比较冷门但效果不错的pandas方法来对数据进行初步探索，已经最后介绍一个非常方便实用的库pandas-profiling。 import pandas as pdimport numpy as np 展示全部
【ArcGIS Pro】探索性插值无法覆盖所需shp范围
做个小记录自用，实际不准。 1 看看就行 pro插值 看看过程就行。有详细过程，类似tutorial https://learn.arcgis.com/zh-cn/projects/interpolate-temperatures-using-the-geostatistical-wizard/ 2 注意用投影坐标系 wgs84转投影坐标系 https://blog.csdn.net/qq
python数据分析新手入门课程学习——（四）探索性数据分析（多因子）（来源：慕课网）
一，理论铺垫 1.假设检验与方差检验 假设检验：根据一定的假设条件从样本推断总体，或者推断样本与样本之间关系的一种方法我们换个说法来解释假设检验，就是做出个假设，然后根据数据或已知的分布性质来。推断这个假设成立的概率有多大具体过程如下： 例子： 假设检验的方法有很多，方法这些差别的一般取决于检验统计量的选取上。 如，μ检验法（检验一个样本，如上述例子），卡方检验（检验两个因素