Исследовательский анализ и визуализация данных с помощью Pandas Profiling и RATH

Следующая статья поможет вам: Исследовательский анализ и визуализация данных с помощью Pandas Profiling и RATH

Исследовательский анализ данных (EDA) — это важный шаг в науке о данных и рабочем процессе машинного обучения. Это позволяет нам понять и осмыслить наши данные, исследуя их с помощью статистики, визуализации данных и сводок. В этой статье мы сравним профилирование Pandas в Python и RATH, автоматизированную альтернативу EDA с открытым исходным кодом.

Исследовательский анализ данных с профилированием Pandas

Pandas Profiling — это библиотека Python, которая позволяет быстро и автоматически выполнять EDA для набора данных с минимальным кодом. Он генерирует подробные отчеты о кадре данных pandas, включая статистику, корреляции и визуализации.

Чтобы использовать Pandas Profiling, вам сначала нужно установить библиотеку с помощью pip:

Вы также можете использовать диспетчер пакетов Conda от Anaconda для установки библиотеки:

После его установки вы можете использовать функцию ProfileReport() для создания подробного отчета о вашем наборе данных. Например, если у вас есть кадр данных pandas с именем df, вы можете использовать следующий код для создания отчета:

Отчет будет включать статистику, корреляции и визуализации набора данных и будет сохранен в виде файла HTML.

Pandas Profiling предоставляет широкий спектр функций, которые помогут вам глубже понять ваш набор данных. Некоторые из наиболее примечательных особенностей включают в себя:

• Обнаружение отсутствующих значений: Pandas Profiling автоматически обнаружит и сообщит об отсутствующих значениях в вашем наборе данных.
• Корреляции: библиотека вычисляет корреляцию между всеми переменными в вашем наборе данных и визуализирует их на тепловой карте.
• Выбросы: он обнаруживает наличие выбросов в вашем наборе данных и визуализирует их.
• Типы переменных: он автоматически определит тип переменной каждого столбца в наборе данных.
• Высокая кардинальность: он будет обнаруживать и сообщать о столбцах с высокой кардинальностью, которые могут указывать на потенциальные категориальные переменные. Кроме того, вы можете настроить отчет профиля, предоставив функции ProfileReport() определенные параметры. Например, вы можете исключить определенные столбцы из отчета, указав параметр exclude, или вы можете использовать параметр bins, чтобы настроить количество бинов, используемых в гистограммах.

Вот пример того, как вы можете создать отчет о профиле и настроить его.

Исследовательский анализ данных с помощью RATH: подробное руководство

Когда дело доходит до исследовательского анализа данных (EDA), Python панды библиотека является популярным выбором для многих специалистов по данным и аналитиков. Однако есть еще один инструмент с открытым исходным кодом, который стоит рассмотреть для ваших нужд EDA — РАТ.

РАТ (откроется в новой вкладке) — это не только альтернатива инструментам анализа и визуализации данных, таким как Tableau, но и автоматизация вашего рабочего процесса EDA с помощью расширенного аналитического механизма. Он может обнаруживать закономерности, идеи, причинно-следственные связи и представлять их с помощью мощной, автоматически сгенерированной многомерной визуализации данных.

Вы можете мгновенно испытать RATH с помощью онлайн-демонстрации, попробовать его в качестве игровой площадки для анализа данных в браузере.

(откроется в новой вкладке)

В этом руководстве мы рассмотрим пошаговый процесс использования RATH для Исследовательский анализ данных. Мы расскажем, как импортировать и подготавливать данные, получать доступ к просмотру данных с высоты птичьего полета, проводить очистку данных и изучать различные режимы просмотра, доступные в RATH.

Импорт и подготовка данных

Прежде чем использовать RATH для EDA, первым шагом будет подготовить данные для аналитической обработки. В настоящее время RATH поддерживает подключение к базе данных MySQL, а также к другим типам баз данных, таким как ClickHouse, Amazon Афина, Amazon Redshift, Apache Spark SQL, Apache Doris, Apache Hive, Apache Impala, Apache Kylin, Oracle и PostgreSQL.

Чтобы импортировать данные, войдите в свою учетную запись RATH и выберите источник данных в появившемся окне. В настоящее время RATH поддерживает Таблицы Excel, CSVи JSON файлы, демонстрационные наборы данных и подключаемые базы данных. Вы также можете импортировать результаты анализа исторических данных на вкладке «История».

Профилирование данных

После подключения RATH к вашему источнику данных вы сможете получить доступ к информационной панели для обзор данных.

• RATH автоматически агрегирует ваши данные и назначает каждому полю данных тип данных и роль. Например, в наборе данных об успеваемости учащихся поле имени будет иметь строковый тип данных, поле экзаменационного балла — целочисленный тип данных, а поле даты экзамена — дату.

• RATH также имеет гибкую систему редактирования, которая позволяет легко настраивать поля данных, группировать их по измерениям или мерам и выбирать между номинальными, порядковыми, количественными и временными типами данных. Этот шаг является необязательным, так как RATH автоматически выполнит настройки за вас.

Очистка данных

Очистка данных — это процесс исправления или удаления неправильных, поврежденных, неправильно отформатированных, дублирующихся или неполных данных из набора данных. Правильная очистка данных может улучшить качество анализа.

Вы можете либо следить за очистка данных лучшие практики или передать работу по очистке данных компании RATH.

Просто импортируйте данные из источника и выберите параметр в раскрывающемся меню «Метод очистки» на вкладке «Источник данных».

С помощью RATH вы можете легко очистить свои данные, выбрав один из множества вариантов, таких как удаление повторяющихся записей, заполнение отсутствующих значений и стандартизация форматов данных. RATH также позволяет настраивать процесс очистки данных, устанавливая определенные параметры для каждого параметра.

[(/rath/transform-your-data#data-cleaning)

You can also access key statistics such as mean, median, and standard deviation for each field in your dataset. It also provides visualizations such as histograms and box plots to help you understand the distribution of your data.

Data Visualization

After cleaning and preparing your data, RATH’s powerful visualization engine allows you to easily explore and understand your data. With RATH, you can create a variety of visualizations including bar charts, line charts, scatter plots, and heat maps.

RATH also offers advanced visualization features such as auto-generated visualization, which automatically creates an appropriate visualization based on the data and insights. This makes it easy for you to quickly understand your data without the need for extensive data visualization expertise.

Augmented Analytics

RATH’s augmented analytics engine takes the complexity out of data analysis by providing a user-friendly interface and powerful algorithms that streamline the process.

With RATH, even those without extensive coding knowledge can easily apply machine learning models and perform complex tasks such as forecasting and anomaly detection. Whether you’re an experienced data scientist or new to the field, RATH makes data analysis simple, efficient, and effective.

Casual Analysis

In addition to its ease of use, RATH also provides powerful capabilities such as forecasting, anomaly detection, and causal analysis. Its user-friendly interface and powerful algorithms make it a valuable tool for both experienced data scientists and those new to the field.

In addition, RATH’s engine offers key features like the “Data painter”, “Dashboard” and “Causal Analysis” that provide multiple ways to explore and understand your data, making it a comprehensive tool for Exploratory Data Analysis.”

Open Source

РАТ (откроется в новой вкладке) является открытым исходным кодом. Посетите RATH GitHub и испытайте инструмент Auto-EDA нового поколения. Вы также можете проверить онлайн-демонстрацию RATH в качестве игровой площадки для анализа данных!

(откроется в новой вкладке)

Заключение

Общий, РАТ — это мощный инструмент для исследовательского анализа данных, предлагающий широкий спектр функций и возможностей, выходящих за рамки возможностей Pandas Profiling. Являетесь ли вы специалистом по данным, аналитиком или бизнес-профессионалом, RATH — это ценный инструмент для понимания и осмысления ваших данных.