В предыдущей части мы уже начали разбирать описательную статистику, а именно: центральные метрики и метрики оценки вариативности. В этой же части мы будем говорить той же описательной статистики, но уже разберем корреляции между парами данных. Корреляция – это статистическая взаимосвязь между двумя или более случайными величинами. И есть две статистические меры, которые характеризуют корреляцию междуЧитать больше про Описательная статистика на Python (Метрики оценки корреляции или взаимозависимости)[…]

В данной работе я познакомился с описательной статистикой. Описательная статистика — это описание и интегральные параметры наборов данных. Если говорить о метриках, то в этой части была проработана центральная метрика (которая говорит нам о центрах концентрации данных, таких как среднее, медиана и мода) и метрика вариативности данных (которая говорит о разбросе значений, таких как дисперсияЧитать больше про Описательная статистика на Python (Центральные метрики и метрики оценки вариативности)[…]

Специалисты по обработке данных тратят много времени на очистку наборов данных и приведение их в форму, с которой они могут работать. Фактически, многие специалисты по данным утверждают, что начальные шаги по получению и очистке данных составляют 80% работы. Именно об этом мы и поговорим в данной главе. Но перед этим, нам необходимо установить и импортироватьЧитать больше про Очистка данных с помощью Pandas и NumPy[…]

Bokeh гордится тем, что является библиотекой для интерактивной визуализации данных. В отличие от популярных аналогов в области визуализации Python, таких как Matplotlib и Seaborn, Bokeh отображает свою графику с помощью HTML и JavaScript. Это делает его отличным кандидатом для создания веб-панелей и приложений. Тем не менее, это не менее мощный инструмент для изучения и пониманияЧитать больше про Интерактивная визуализация данных с использованием Bokeh[…]