Python データ分析ラボ: 実験と探索

python は、データ分析に広く使用されている強力な プログラミング言語です。このラボは、一連の実験を通じて Python データ分析のさまざまな側面を探索できるように設計されています。これらの実践的な演習を通じて、データ処理、視覚化、およびモデリングの基本概念を深く理解できます。

実験 1: データの読み込みと探索

• CSV ファイルのインポートと操作
• NumPy と pandas を使用した データ構造の探索
• 平均や標準偏差などの基本的な統計を計算します
• フィルタリングと ソート パターンを識別するためのデータ

実験 2: データの視覚化

• Matplotlib を使用して折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図を作成する
• 色、線幅、ラベルなどのビジュアライゼーションの外観をカスタマイズする
• Seaborn を使用して、ヒート マップやクラスター プロットなどのより高度なビジュアライゼーションを作成する

実験 3: データの前処理

• 欠損値の処理 (削除、埋め込み、補間など)
• 異常値の検出と除外
• データの正規化とスケーリングによるモデリングのパフォーマンスの向上

実験 4: 機械学習モデリング

• 教師あり学習と教師なし学習の基本原則を理解する
Scikit-learn を使用して線形回帰、ロジスティック回帰、デシジョン ツリー モデルをトレーニングおよび評価する
• モデルパラメータを最適化し、予測精度を向上させる

実験 5: 時系列分析

時系列データのロードと処理

• Pandas と Statsmodels を使用して時系列グラフを描画する
• 時系列における傾向、季節性、周期性を特定する

実験 6: テキスト分析

Natural Language Toolkit (NLTK) を使用してテキスト データを処理する

• 単語の頻度分析、ステミング、センチメント分析を実行する
• テキスト分類とトピックモデリングの探索
• ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃
これらの実験は実践的な経験を提供し、Python データ分析の力を探索することができます。これらの演習を完了すると、データの読み込み、探索、視覚化、前処理、モデリング、テキスト分析の中核となる概念を習得できます。これらのスキルは、さまざまなデータ分析プロジェクトを成功させるための強固な基盤を提供します。

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