В нескольких словах
Краткое руководство по основным шагам и инструментам анализа данных с использованием Python.
Python является одним из самых популярных языков для анализа данных благодаря своей простоте, гибкости и обширной экосистеме библиотек.Основные этапы анализа данных с использованием Python:1. **Сбор данных**: Данные могут быть получены из различных источников, таких как CSV-файлы, базы данных, API или веб-скрапинг.2. **Предварительная обработка данных**: Этот этап включает очистку данных, обработку пропущенных значений, преобразование типов данных и удаление дубликатов.3. **Исследовательский анализ данных (EDA)**: Визуализация данных с помощью графиков и диаграмм для понимания закономерностей, тенденций и выбросов.4. **Моделирование**: Построение статистических или машинных моделей для прогнозирования, классификации или кластеризации.5. **Оценка модели**: Оценка производительности модели с использованием соответствующих метрик.6. **Интерпретация и представление результатов**: Объяснение полученных результатов и создание отчетов или дашбордов.Ключевые библиотеки Python для анализа данных:* **NumPy**: Для числовых вычислений и работы с массивами.* **Pandas**: Для манипуляции и анализа данных, особенно табличных.* **Matplotlib** и **Seaborn**: Для визуализации данных.* **Scikit-learn**: Для машинного обучения.* **Statsmodels**: Для статистического моделирования и тестов.
