Comunicherò approfondimenti utili, eseguendo eda
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Prima di passare a tecniche più complesse come modelli o riassumere i tuoi dati tramite un dashboard, è sempre importante fare un'analisi esplorativa approfondita per capire meglio i dati e scoprire caratteristiche nascoste (o esplicite) su di essi.
Ciò che è incluso:
- Statistica descrittiva: tendenza centrale, dispersione,...
- Analisi univariata e bivariata tra le variabili chiave
- Analisi di correlazione e mappatura delle relazioni
- Visualizzazioni della distribuzione: istogrammi, boxplot,...
- Suddivisioni categoriali e confronti di gruppi
- Identificazione di outlier e segnalazione di anomalie
- Qualsiasi altra cosa che possa sembrare utile per i dati forniti
Tutti i codici sono puliti, commentati e completamente riproducibili con tutti i risultati. Per il report, non tutte le analisi eseguite potrebbero essere presenti, ma solo quelle che riflettono informazioni importanti.
Ogni analisi specifica terrà conto del contesto dei dati e dell'uso futuro previsto per quei dati.
Richieste specifiche sono disponibili senza costi aggiuntivi.
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Data Scientist
- DaCosta Rica
- Membro dafeb 2023
Lingue
Spagnolo, Inglese
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FAQ
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Qual è la differenza tra Data Cleaning e EDA — ne ho bisogno di entrambi?
Il Data Cleaning prepara il tuo dataset; l'EDA lo interpreta. Se i tuoi dati sono già puliti e strutturati, l'EDA è il passo successivo. Se sono grezzi e disordinati, ti consiglierei di iniziare con la pulizia — oppure possiamo pianificare entrambi insieme.
Quali formati di file accettate?
Qualsiasi formato tabellare semplice.
Il mio dataset contiene informazioni sensibili. È sicuro condividerlo?
Gestisco tutti i dati dei clienti con la massima riservatezza e li uso esclusivamente per l'ambito di lavoro concordato. Anonimizzo i dati se necessario. Una volta completato il lavoro, elimino qualsiasi dato correlato.

