Démarrage
Bases de Python pour la Data Science
Collecter de l'information
Nettoyer des données
Analyser des données
Visualiser des données
Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette leçon, nous explorons en détail l'utilisation de la librairie Panda Profiling pour faciliter l'analyse de données en Python. Après avoir discuté de l'installation de ce module, notamment dans Google Collaboratory où il nécessite une mise à jour spécifique, nous passons en revue les étapes essentielles pour générer un rapport de données exhaustif. Vous apprendrez à créer un ProfileReport, à configurer ses paramètres et à visualiser le rapport directement dans votre notebook.
Nous examinons également comment interpréter les différentes sections du rapport, telles que les statistiques globales, les warnings, les corrélations entre les variables ainsi que les détails spécifiques pour chaque colonne de votre jeu de données. Le rapport HTML généré peut être exporté pour un partage facilité, bien que nous déconseillons de le convertir directement en PDF en raison de la volumétrie.
En fin de leçon, nous abordons l'importance de la lecture des coefficients de corrélation et comment ces analyses peuvent vous fournir des insights cruciaux pour vos travaux statistiques et analytiques.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont de:
- Installer et configurer Panda Profiling
- Générer des rapports détaillés de données
- Interpréter les statistiques et corrélations fournies par le rapport
Prérequis pour cette leçon
Les prérequis pour cette vidéo incluent:
- Connaissance de base en Python et Pandas
- Accès à Google Collaboratory
- Compréhension des concepts d'analyse de données
Métiers concernés
Les métiers concernés par ce sujet sont:
- Data Analyst
- Data Scientist
- Business Analyst
Alternatives et ressources
Des alternatives possibles à Panda Profiling sont:
- Sweetviz
- Dataprep
- YData Profiling (anciennement pandas-profiling)
Questions & Réponses
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