数据清理与分析

数据处理基础知识

在当今的数字世界中，数据无处不在。他们是几乎所有战略决策背后的驱动力，无论是大公司还是创新型初创公司。然而，在有效使用这些数据之前，必须对其进行清理和分析。 这就是 OpenClassrooms“清理和分析您的数据集”培训的用武之地。

本课程全面介绍基本的数据清理技术。它解决了常见的挑战，例如缺失值、输入错误和可能影响分析的不一致。通过实践教程和案例研究，学习者将被引导完成将原始数据转化为可行见解的过程。

但这还不是全部。一旦数据干净，培训就会深入探索性分析。学习者发现如何从不同角度查看数据，揭示可能会被忽略的趋势、模式和见解。

任何数据科学家都会告诉您：分析的好坏取决于其所依据的数据。在执行质量分析之前，必须确保数据干净且可靠。这就是数据清理的用武之地，它是数据科学中经常被低估但绝对重要的一个方面。

OpenClassrooms“清理和分析数据集”课程重点介绍了分析师在处理现实数据集时面临的常见挑战。从缺失值和输入错误到不一致和重复，原始数据很少能在获得后立即进行分析。

您将了解用于发现和管理这些错误的技术和工具。无论是识别不同类型的错误、了解它们对分析的影响，还是使用 Python 等工具有效地清理数据。

但除了技术之外，这里还教授一种哲学：严谨和注重细节的重要性。因为未被发现的错误，无论多么小，都可能扭曲整个分析并导致错误的结论。

确保数据的清洁度和可靠性后，下一步是深入研究数据以提取有价值的见解。探索性数据分析 (EDA) 是发现数据中的趋势、模式和异常的关键步骤，OpenClassrooms 课程将指导您完成这个令人着迷的过程。

AED 不仅仅是一系列统计数据或图表；这是一种理解数据集中的结构和关系的系统方法。您将学习如何提出正确的问题，使用统计工具来回答这些问题，并在有意义的背景下解释结果。

将涵盖数据分布、假设检验和多变量分析等技术。您将了解每种技术如何揭示数据的不同方面，提供全面的概述。

但最重要的是，本课程的这一部分强调了好奇心在数据科学中的重要性。 DEA 既是分析也是探索，它需要开放的心态才能发现意想不到的见解。