数据分析-28-交互式数据分析EDA工具和低代码数据科学工具
文章目录
- 1 数据分析的七步指南
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- 1.1 第一步：问题定义和数据采集
- 1.2 第二步：数据清洗和预处理
- 1.3 第三步：数据探索和分析
- 1.4 第四步：模型建立和分析
- 1.5 第五步：数据可视化
- 1.6 第六步：结果解释和报告
- 1.7 第七步：部署和维护
- 1.8 基础的数据分析库
- 1.9 低代码数据科学工具
- 2 EDA工具
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- 2.1 Dataprep【jupyter】功能较弱
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- 2.1.1 探索性数据分析
- 2.1.2 清理和标准化数据
- 2.2 Dtable
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- 2.2.1 探索性数据分析
- 2.2.2 数据可视化
- 2.3 ydata profiling
- 2.4 AutoViz
- 2.5 SweetViz
- 3 低代码数据科学工具
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- 3.1 Visual Python【jupyter】自动生成代码
- 3.2 Mito【jupyter】不易操作
- 3.3 PivotTableJS【jupyter】功能单一
- 3.4 PyGWalker【jupyter】
- 3.5 PandasGUI【jupyter】不易操作
- 4 参考附录
1 数据分析的七步指南
当涉及到数据分析时，许多初学者可能会感到不知从何入手。本文将为你提供一个简明的数据分析指南，重点关注了解数据分析的基本概念以及每个阶段的关键步骤。我们将通过清晰的解释和实际案例来帮助你更好地理解数据分析的流程。
1.1 第一步：问题定义和数据采集
数据分析的起点是明确问题和目标。
需要问自己，你想要解决什么问题？
你需要哪些数据来回答这些问题？
案例：假设你经营一家小餐馆，你可能想知道哪些菜品在不同季节的销售最好。
问题定义可以是：“哪些菜品在夏季最受欢迎？”
数据采集可能包括从内部或外部来源获取数据。
你可以考虑以下问题：
(1)内部数据：你的销售记录、菜单、季节性变动。
(2)外部数据：天气数据、竞争餐馆的销售数据。
1.2 第二步：数据清洗和预处理
一旦你获得了数据，接下来的关键任务是数据清洗和预处理。
这涉及处理缺失值、异常值和不一致的数据，以确保