PYTHON РАЗВЕДОЧНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

Python - это отличный язык программирования для анализа данных. Он имеет множество библиотек и инструментов, которые позволяют проводить разведочный анализ данных более эффективно.

Для начала разведочного анализа данных в Python можно использовать библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn. Библиотека Pandas позволяет загрузить данные из разных источников и проводить предварительную обработку, включая объединение, фильтрацию и сортировку данных.

Библиотека NumPy используется для работы с числовыми массивами и матрицами, а также для выполнения математических операций. Модуль Matplotlib позволяет строить графики и визуализировать данные. Библиотека Seaborn предоставляет более продвинутые инструменты визуализации данных.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

После загрузки данных и их предварительной обработки можно приступить к исследованию. При проведении разведочного анализа следует обратить внимание на следующие характеристики данных: среднее значение, медиана, стандартное отклонение, минимум и максимум.

Для подсчета статистических показателей можно использовать метод describe() библиотеки Pandas:

data = pd.read_csv("data.csv")
print(data.describe())

Также можно построить гистограммы распределения значений:

plt.hist(data["column"])
plt.show()

Использование библиотек Python для разведочного анализа данных может значительно ускорить процесс исследования. Более того, они позволяют визуализировать данные и получить более четкое представление о распределении значений.