‫الآن بعد أن أصبح لدينا جميع أدواتنا جاهزة للعمل ، فإن الخطوة الأولى هي تحميل البيانات ، لأنه بدون بيانات ، كيف من المفترض
‫أن نستخدم أدواتنا؟
‫حق؟
‫لذلك نذهب هنا ، ونحمل البيانات ، ونقوم بتوجيه بسيط ، ثم سنقوم بتسويتها.
‫DF So DF عادةً ما يكون قصيرًا لإطار البيانات ، لذلك لا تقرأ CSV لأننا حصلنا على مجلد CSV الخاص بأمراض القلب
‫في دليل العمل الحالي لدينا.
‫يمكننا فقط تحديث وقراءة ملف CSV.
‫سنقوم بتمريره.
‫هل يمكننا عمل علامة تبويب تلقائية لأمراض القلب CSV ، جميلة.
‫ثم سنلقي نظرة عليه.
‫رائع.
‫يبدو أنه تم استيراده.
‫رائعة.
‫لقد سبق أن ألقينا نظرة خاطفة على هذا من قبل ، لكننا قد نذهب إلى الشكل.
‫سيخبرنا هذا عن عدد الصفوف والأعمدة الموجودة.
‫إذن لدينا 303 أمثلة وهي عبارة عن صفوف وهذا عمود.
‫هذا يأتي في شكل صفوف أعمدة.
‫الآن ، بمجرد تحميل البيانات بتنسيق.
‫ماذا بعد؟
‫حسنًا ، يأتي ذلك استكشاف البيانات أ. ك. يُعرف باسم تحليل البيانات الاستكشافية أو EDA.
‫بمجرد استيراد مجموعة بيانات ، هذا هو المكان الذي تريد الذهاب إليه والبدء في استكشافه.
‫الآن ، لا توجد طريقة محددة للقيام بذلك ، ولكن ما يجب أن تحاول القيام به هو أن تصبح
‫أكثر دراية بالبيانات حتى تتمكن من مقارنة الأعمدة المختلفة ببعضها البعض.
‫قارنهم بالقيمة المستهدفة.
‫الرجوع إلى قاموس البيانات.
‫جرب واكتشف الأشياء.
‫ما هو هدفك هو أن تصبح خبيرًا في موضوع مجموعة البيانات التي تعمل معها.
‫لذا فإن الهدف هنا هو معرفة المزيد عن البيانات وأن تصبح خبيرًا في الموضوع.
‫في مجموعة البيانات التي تعمل معها.
‫الآن هذا لأنه إذا طرح عليك أحدهم سؤالاً حول هذا الموضوع ، يمكنك أن تقدم له تفسيرًا.
‫وعندما تبدأ في إنشاء النماذج ، يمكنك التحقق من نموذجك للتأكد من أنها لا تعمل بشكل
‫جيد ، مثل التجهيز الزائد.
‫أو قد يكون أداءهم ضعيفًا ، مثل عدم الملاءمة.
‫الآن ، بما أن أكاديمية الإمارات الدبلوماسية ليس لديها منهجية محددة بالفعل ، فإن ما سنفعله
‫هو كتابة قائمة تحقق قصيرة حتى نتمكن من الذهاب ، ما هي الأسئلة التي تحاول حلها؟
‫إذن هذا يعود إلى تعريف المشكلة لدينا ، ومن ثم ما نوع البيانات التي لدينا وكيف نتعامل مع الأنواع المختلفة؟
‫إذن هذا يشبه العددي مقابل الفئوية.
‫في حالتنا ، جميع البيانات الموجودة في إطار البيانات لدينا رقمية.
‫الآن ، تذكر أن هذه الخطوات لا ترتبط فقط بمجموعة بيانات أمراض القلب.
‫يمكن تطبيقها على أي مجموعات بيانات تقريبًا.
‫ما الذي ينقص البيانات وكيف تتعامل معه؟
‫الخطوة الرابعة أين القيم المتطرفة ولماذا يجب أن تهتم بها؟
‫الآن ، القيم المتطرفة هي القيم أو العينات التي تكون بعيدة جدًا عن عيناتها الأخرى ، مثل ما إذا كنت تقارن عينة
‫بأخرى ، إذا كانت إحدى العينات غريبة تمامًا ، فقد تكون عينة غير صحيحة
‫مثل العينة التي صنعها شخص ما خطأ عندما كانوا يسجلون ذلك ، أو
‫قد تكون عينة غير صحيحة ، توقف فقط.
‫أو قد يكون هذا في الواقع مجرد مثال غريب ويجب تضمينه في مجموعة البيانات الخاصة
‫بك.
‫ثم أخيرًا ومرة أخرى ، هذه قائمة غير شاملة.
‫كيف يمكنك إضافة تغيير أو إزالة ميزات للاستفادة بشكل أكبر من بياناتك؟
‫لذا فهي تشبه إلى حد ما قائمة مراجعة أكاديمية الإمارات الدبلوماسية التي قد ترغب في البدء بها كحد أدنى مما
‫نحاول اكتشافه.
‫ماذا عن فعلنا ذلك؟
‫لذا فإن أول شيء قد نتحقق من رأس DF.
‫الطريقة التقليدية للنظر إلى إطار البيانات.
‫إذا أردنا أن ننظر إلى القاع.
‫قد نفعل التفاصيل.
‫رائع.
‫والشيء التالي ، لأننا نحاول التنبؤ بهذا المتغير المستهدف ، ربما أريد
‫معرفة ما هي بعض المعلومات حول ذلك.
‫لذلك نذهب إلى هدف الصم ، ربما نستخدم هذا.
‫تذكر ، هناك طريقتان مختلفتان للوصول إلى الأعمدة في إطارات البيانات.
‫يمكنك الذهاب إلى هدف DFG أو هدف DF كسلسلة نسميها قيمة تعتمد على ذلك.
‫لذلك سنذهب هنا.
‫دعنا نتعرف على عدد كل فئة موجودة.
‫لذلك في حالتنا ، إذا رجعنا إلى قاموس البيانات الخاص بنا ، فإننا نحاول معرفة الهدف.
‫يمكننا القول أن الهدف هو الإصابة بمرض أم لا.
‫إذن واحد يساوي صفرًا يساوي لا.
‫لذا ها نحن ذا.
‫لذلك لدينا 165 مثالًا حيث يعاني شخص ما من أمراض القلب بناءً على معاييره الصحية و 138 مثالًا حيث لا يعاني
‫شخص ما من أمراض القلب.
‫ولذا فإن ما نعتقده هنا هو أن هذه مشكلة متوازنة نسبيًا ، مما يعني أن لدينا
‫قدرًا كبيرًا من الأمثلة في كلا الفئتين.
‫إذن فهذه مشكلة تصنيف متوازن.
‫لذا إذا ذهبنا إلى هنا ، ربما نريد تصور هذا.
‫لذلك إذا ذهبنا الهدف الصم.
‫القيمة مهمة لأننا نحاول دائمًا أن نكون توضيحيين.
‫نريد أن نشرح البيانات بطريقة يمكن أن نفهمها نحن والأشخاص الآخرون ، والتخيلات هي واحدة من أفضل
‫الطرق للقيام بذلك.
‫ربما نوعًا ما يساوي رسمًا بيانيًا شريطيًا ، ثم نمرره ببعض الألوان الرائعة حتى نعرف أن هذا هو التمثيل البياني الخاص
‫بنا.
‫سنقوم بتمييز هذه الألوان كعلامة تجارية: الذهبي والأزرق الفاتح والسلمون والأزرق الفاتح.
‫دعونا نرى هذا.
‫سأضع فاصلة منقوطة صغيرة هنا حتى لا يظهر الناتج.
‫هناك نذهب.
‫ربما يمكننا إعادة تسمية هذه الأشياء كشيء ربما يتضمن تغيير القيم في إطار البيانات.
‫لن نفعل ذلك الآن.
‫إذا أردنا مشاركة هذا مع شخص ما.
‫يمكننا إعادة تسمية ذلك بأمراض القلب ومعرفة أمراض القلب.
‫الشيء التالي الذي قد نرغب في إلقاء نظرة عليه هو معلومات مختلفة حول إطار البيانات لدينا ، لذلك يمكننا القيام
‫بذلك باستخدام معلومات dfki.
‫ما هي الأعمدة الأخرى الموجودة فيها؟
‫هل هناك أي قيم مفقودة؟
‫إذن هذا ما سيخبرنا به هذا.
‫إذن لدينا عمر وهو 64 غير فارغ ، هناك 14 عمودًا ، و 302 إدخالًا ، وستة منها 64 CP ما يتذكره CP ، يمكننا
‫التحقق من قاموس البيانات لدينا ، تعال هنا ، نوع ألم الصدر.
‫تمام.
‫الذبحة الصدرية النموذجية.
‫الذبحة الصدرية اللانمطية.
‫لست متأكدًا في الواقع مما تعنيه الذبحة الصدرية.
‫إذن هذا ما نحاول اكتشافه ، ما تدور حوله بياناتنا.
‫لذا حدد الذبحة الصدرية ، وهي حالة تتميز بألم شديد في الصدر.
‫هذا منطقي إذا كنا نتعامل مع بيانات أمراض القلب.
‫تمام.
‫لذا إذا عدنا ، انظر كيف لا يوجد هيكل حقيقي لهذا ، كما لو أننا نوعًا ما نقفز ذهابًا وإيابًا.
‫إذا بدا أننا نتحرك ، فذلك لأننا بالفعل كذلك.
‫وطريقة أخرى لمعرفة هل هناك أي قيم مفقودة؟
‫مدافع هو A ، وليس بعض.
‫لأن تذكر أن أحد أسئلتنا في تحليل البيانات الاستكشافية هو ما هو مفقود من البيانات وكيف
‫نتعامل معه؟
‫إذن ، هل هناك أي قيم مفقودة؟
‫في حالتنا ، لا يوجد.
‫لذلك لا يتعين علينا فعل أي شيء حيال القيم المفقودة هناك.
‫ثم إذا كنا لا نزال نحاول معرفة المزيد عن إطار البيانات الخاص بنا ، فقد نقوم بوصف DF الذي
‫سيعطينا بعض القيم العددية حول جميع أعمدتنا.
‫إذن لدينا العد هنا ، وهو 303.
‫هذا هو عدد الصفوف الموجودة.
‫نحصل على القيمة الأساسية للعمر ، وهذا يعني القيمة المتوسطة لجميع مرضانا.
‫هنا 54.
‫نأتي من هنا.
‫تمام.
‫ليس هناك الكثير مما يمكننا الاستفادة منه في الوقت الحالي.
‫ما قد نبدأ في القيام به هو مقارنة الأعمدة المختلفة.
‫لذلك ربما سنحفظ ذلك للفيديو التالي.
‫لذا احفظ هذا لفترة طويلة جدًا.
‫والآن لدينا بعض الأفكار السريعة والسريعة حول البيانات ، صحيح.
‫لا يوجد هيكل حقيقي هنا.
‫نحن نحاول فقط معرفة ما يحدث.
‫لقد قرأنا عناوين الأعمدة هنا.
‫قمنا بمقارنتها بقاموس البيانات الخاص بنا.
‫لقد رأينا عدد الأمثلة الموجودة لكل هدف.
‫في هذا الرسم البياني هنا ، هذا التصور.
‫سنبدأ الآن في مقارنة الأعمدة المختلفة ومحاولة الحصول على فكرة أكثر قليلاً عن مكان
‫وجود الأنماط داخل بياناتنا.
‫لنفعل ذلك في الفيديو التالي.