Ma'lumotlarni qayta ishlash asoslari
Zamonaviy raqamli dunyoda ma'lumotlar hamma joyda. Ular yirik korporatsiyalar yoki innovatsion startaplar bo‘ladimi, deyarli barcha strategik qarorlar ortidagi harakatlantiruvchi kuchdir. Biroq, bu ma'lumotlardan samarali foydalanishdan oldin ularni tozalash va tahlil qilish kerak. Bu erda OpenClassrooms "Ma'lumotlar to'plamini tozalash va tahlil qilish" treningi boshlanadi.
Ushbu kurs ma'lumotlarni tozalashning muhim usullariga to'liq kirishni ta'minlaydi. U etishmayotgan qiymatlar, kiritish xatolari va tahlillarni chalg'itishi mumkin bo'lgan nomuvofiqliklar kabi umumiy muammolarni hal qiladi. Amaliy qo'llanmalar va amaliy tadqiqotlar yordamida o'quvchilar xom ma'lumotlarni amaliy tushunchalarga aylantirish jarayoni bo'yicha yo'l-yo'riq ko'rsatadilar.
Lekin bu hammasi emas. Ma'lumotlar toza bo'lgach, trening tadqiqot tahliliga kiradi. O'quvchilar o'z ma'lumotlariga turli tomonlardan qarashni, aks holda o'tkazib yuborilishi mumkin bo'lgan tendentsiyalarni, naqshlarni va tushunchalarni ochib berishni kashf etadilar.
Ma'lumotlarni tozalashning hal qiluvchi ahamiyati
Har qanday ma'lumot olimi sizga aytadi: tahlil faqat unga asoslangan ma'lumotlar kabi yaxshi. Va sifatli tahlilni amalga oshirishdan oldin, ma'lumotlarning toza va ishonchli bo'lishini ta'minlash juda muhimdir. Bu erda ma'lumotlarni tozalash kiradi, bu ma'lumotlar fanining ko'pincha kam baholanadigan, ammo mutlaqo muhim jihati.
OpenClassrooms "Ma'lumotlar to'plamini tozalash va tahlil qilish" kursi haqiqiy dunyo ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlashda tahlilchilar duch keladigan umumiy muammolarni ta'kidlaydi. Yo'qolgan qiymatlar va kiritish xatolaridan nomuvofiqliklar va dublikatlarga qadar, xom ma'lumotlar kamdan-kam hollarda olingan zahoti tahlilga tayyor bo'ladi.
Siz ushbu xatolarni aniqlash va boshqarish uchun texnika va vositalar bilan tanishasiz. Turli xil xatolarni aniqlash, ularning tahlilingizga ta'sirini tushunish yoki ma'lumotlaringizni samarali tozalash uchun Python kabi vositalardan foydalanish.
Ammo texnikadan tashqari, bu erda o'rgatilgan falsafa: qat'iylik va tafsilotlarga e'tibor berishning ahamiyati. Chunki aniqlanmagan xato, qanchalik kichik bo'lsa ham, butun tahlilni buzib, noto'g'ri xulosalar chiqarishi mumkin.
Tashkilot ma'lumotlarini tahlil qilish bilan chuqur tanishing
Ma'lumotlaringizning tozaligi va ishonchliligini ta'minlaganingizdan so'ng, keyingi qadam qimmatli tushunchalarni olish uchun uni chuqurlashtirishdir. Exploratory Data Analysis (EDA) - bu sizning ma'lumotlaringizdagi tendentsiyalar, naqshlar va anomaliyalarni aniqlashda muhim qadamdir va OpenClassrooms kursi sizni ushbu qiziqarli jarayonda yo'naltiradi.
AED shunchaki bir qator statistik ma'lumotlar yoki jadvallar emas; bu ma'lumotlar to'plamidagi tuzilma va munosabatlarni tushunish uchun uslubiy yondashuv. Siz qanday qilib to'g'ri savollar berishni, ularga javob berish uchun statistik vositalardan foydalanishni va natijalarni mazmunli kontekstda sharhlashni o'rganasiz.
Ma'lumotlarni taqsimlash, gipotezalarni tekshirish va ko'p o'lchovli tahlillar kabi texnikalar yoritiladi. Har bir texnika sizning ma'lumotlaringizning turli tomonlarini qanday ochib berishi mumkinligini bilib olasiz, bu esa keng qamrovli ko'rinishni taqdim etadi.
Ammo kursning ushbu bo'limi hamma narsadan ko'ra ma'lumotlar fanida qiziqishning muhimligini ta'kidlaydi. DEA tahlil bo'lgani kabi tadqiqotdir va kutilmagan tushunchalarni ochish uchun ochiq fikrni talab qiladi.
