數據清理與分析

數據處理基礎知識

在當今的數字世界中，數據無處不在。他們是幾乎所有戰略決策背後的驅動力，無論是大公司還是創新型初創公司。然而，在有效使用這些數據之前，必須對其進行清理和分析。 這就是 OpenClassrooms“清理和分析您的數據集”培訓的用武之地。

本課程全面介紹基本的數據清理技術。它解決了常見的挑戰，例如缺失值、輸入錯誤和可能影響分析的不一致。通過實踐教程和案例研究，學習者將被引導完成將原始數據轉化為可行見解的過程。

但這還不是全部。一旦數據乾淨，培訓就會深入探索性分析。學習者發現如何從不同角度查看數據，揭示可能會被錯過的趨勢、模式和見解。

任何數據科學家都會告訴您：分析的好壞取決於其所依據的數據。在執行質量分析之前，必須確保數據乾淨且可靠。這就是數據清理的用武之地，它是數據科學中經常被低估但絕對重要的一個方面。

OpenClassrooms“清理和分析數據集”課程重點介紹了分析師在處理現實數據集時面臨的常見挑戰。從缺失值和輸入錯誤到不一致和重複，原始數據很少能在獲得後立即進行分析。

您將了解用於發現和管理這些錯誤的技術和工具。無論是識別不同類型的錯誤、了解它們對分析的影響，還是使用 Python 等工具有效地清理數據。

但除了技術之外，這裡還教授一種哲學：嚴謹和注重細節的重要性。因為未被發現的錯誤，無論多麼小，都可能扭曲整個分析並導致錯誤的結論。

確保數據的清潔度和可靠性後，下一步是深入研究數據以提取有價值的見解。探索性數據分析 (EDA) 是發現數據中的趨勢、模式和異常的關鍵步驟，OpenClassrooms 課程將指導您完成這個令人著迷的過程。

AED 不僅僅是一系列統計數據或圖表；這是一種理解數據集中的結構和關係的系統方法。您將學習如何提出正確的問題，使用統計工具來回答這些問題，並在有意義的背景下解釋結果。

將涵蓋數據分佈、假設檢驗和多變量分析等技術。您將了解每種技術如何揭示數據的不同方面，提供全面的概述。

但最重要的是，本課程的這一部分強調了好奇心在數據科學中的重要性。 DEA 既是分析也是探索，它需要開放的心態才能發現意想不到的見解。