‫Nun, da wir alle unsere Tools einsatzbereit haben, besteht der erste Schritt darin, die Daten zu laden, denn mit unseren Daten
‫sollen wir unsere Tools verwenden, oder?
‫Also gehen wir hierher, laden Daten, machen eine kleine Überschrift, dann werden wir als def verkaufen, also ist taub normalerweise die
‫Abkürzung für Datenrahmen.
‫Bitte lesen Sie ASV also nicht, da wir unseren Hodzic ASV-Ordner in unserem aktuellen Arbeitsverzeichnis haben.
‫Wir können einfach Zahltag gehen.
‫Nicht lesen, siehe ASV.
‫Wir werden es passieren.
‫Können wir tun, um Herzkrankheiten automatisch zu vervollständigen?
‫Dot CSFI schön und dann schauen wir uns das an.
‫Wunderbar.
‫Das scheint großartig importiert zu sein, wir haben uns das schon einmal angesehen, aber wir können uns vorstellen,
‫dass dies uns sagt, wie viele Zeilen und Spalten es gibt.
‫Im Wesentlichen haben wir also 303 drei Beispiele, das ist Rose und dies ist die Spalte.
‫Dies kommt also in Form von Zeilen-Spalten.
‫Sobald wir die Daten geladen haben.
‫Was kommt als nächstes?
‫Nun, das ist die Datenexploration, a. k. A. bekannt als explorative Datenanalyse oder.
‫Nachdem Sie den Datensatz importiert haben, möchten Sie hiermit beginnen und mit der Erkundung beginnen.
‫Im Moment gibt es dafür keine festgelegte Methode.
‫Aber was Sie versuchen sollten, ist, sich mit den Daten immer vertrauter zu machen, damit Sie verschiedene Spalten miteinander
‫vergleichen, sie mit dem Zielwert vergleichen, auf das Data Dictionary zurückgreifen, Dinge ausprobieren
‫und herausfinden können.
‫Ihr Ziel ist es, ein Fachexperte für den Datensatz zu werden, mit dem Sie arbeiten.
‫Das Ziel hier ist es also, mehr über die Daten zu erfahren und ein Fachexperte zu werden.
‫Auf dem Datensatz, mit dem Sie arbeiten.
‫Das liegt daran, dass Sie, wenn Ihnen jemand eine Frage dazu gestellt hat, eine Erklärung geben können und
‫wenn Sie mit dem Erstellen von Modellen beginnen, können Sie Ihr Modell überprüfen, um sicherzustellen, dass
‫es nicht zu gut funktioniert, z.
‫Oder sie haben möglicherweise eine schlechte Leistung, wie beispielsweise Unterernährung.
‫Da eBay keine wirklich festgelegte Methodik hat, werden wir eine kurze Checkliste aufschreiben,
‫damit wir loslegen können. Welche Fragen versuchen Sie zu lösen?
‫Dies ist also zurück zu unserer Problemdefinition.
‫Und welche Art von Daten haben wir dann und wie behandeln wir verschiedene Arten?
‫Das ist also wie numerisch versus kategorisch.
‫In unserem Fall sind alle Daten in unserem Datenrahmen numerisch.
‫Denken Sie daran, dass diese Schritte nicht nur mit dem Datensatz für Herzerkrankungen verknüpft sind, sondern auf fast
‫alle Datensätze angewendet werden können.
‫Was fehlt in den Daten und wie gehen Sie damit um?
‫Schritt vier, wo sind die Ausreißer und warum sollten Sie sich um sie kümmern?
‫Ausreißer sind Werte oder Stichproben, die so weit von den anderen Stichproben entfernt sind, beispielsweise wenn Sie eine Stichprobe mit einer anderen
‫vergleichen, wenn eine Stichprobe, die völlig ausgefallen ist, möglicherweise eine falsche Stichprobe
‫ist, die jemand hat beim Suchen einen Fehler gemacht.
‫Das oder es kann ein falsches Sample sein, nur ein Punkt.
‫Oder es kann tatsächlich sein, dass dies nur ein ausgefallenes Beispiel ist und in Ihren Datensatz aufgenommen werden sollte.
‫Zum Schluss noch einmal, dies ist eine nicht erschöpfende Liste. Wie können Sie Änderungen hinzufügen oder Funktionen entfernen, um
‫mehr aus Ihren Daten herauszuholen?
‫Es ist also eine Art Checkliste, mit der Sie vielleicht als absolutes Minimum beginnen möchten, was wir herausfinden
‫möchten.
‫Wie wäre es, wenn wir das tun?
‫Das erste, was überprüft werden könnte, war die traditionelle Sichtweise eines Datenrahmens.
‫Wenn wir uns den Grund ansehen wollten, könnten wir Entenschwanz wunderbar machen.
‫Und dann das nächste, da wir versuchen, diese Zielvariable vorherzusagen, möchte ich wahrscheinlich
‫herausfinden, welche Informationen darüber vorliegen.
‫Also gehen wir D. F. das Ziel, vielleicht verwenden wir dieses.
‫Denken Sie daran, dass es zwei verschiedene Möglichkeiten gibt, auf Spalten und Datenrahmen zuzugreifen.
‫Das IDF-Ziel oder D. F. Ziel als String und Kernwert zählt darauf.
‫So.
‫Okay, hier, lassen Sie uns herausfinden, wie viele von jeder Klasse es gibt.
‫In unserem Fall also, wenn wir zu unserem Datenwörterbuch zurückkehren und versuchen, herauszufinden, was Target ist.
‫Wir können sehen, dass Target krank ist oder nicht, also ist eins gleich null gleich nein.
‫Also los geht's, wir haben also einhundertfünfundsechzig Beispiele, bei denen jemand eine Herzerkrankung hat, basierend
‫auf seinen Gesundheitsparametern, und 138 Beispiele, bei denen jemand keine Herzerkrankung hat.
‫Wir würden hier also denken, dass dies ein relativ ausgewogenes Problem ist, was bedeutet, dass wir
‫in beiden Klassen eine ziemlich ähnliche Anzahl von Beispielen haben.
‫Das ist also ein ausgewogenes Klassifizierungsproblem.
‫Wenn wir also hierher gehen, möchten wir dies vielleicht visualisieren.
‫Wenn wir D gehen. F. , Zielwert zählt, weil wir immer versuchen, so erklärend zu sein.
‫Wir möchten die Daten so erklären, dass sie sowohl für uns als auch für andere verständlich sind, und Visualisierungen sind eine der besten
‫Möglichkeiten, dies zu tun.
‫Art entspricht vielleicht einem Balkendiagramm und dann setzen wir einige ausgefallene Farben, damit wir wissen, dass unser Diagramm diese
‫Farben als Markenzeichen verwendet.
‫Rotlicht, blau samin und hellblau.
‫Sehen wir uns das an.
‫Ich habe hier ein kleines Semikolon eingefügt, damit keine Ausgabe erfolgt.
‫Na, bitte.
‫Vielleicht könnten wir diese als etwas umbenennen, bei dem die Werte im Datenrahmen geändert werden könnten.
‫Das werden wir vorerst nicht tun.
‫Wenn wir dies mit jemandem teilen wollten, dem wir vertrauen könnten, dann ist das eine Herzkrankheit und keine Herzkrankheit.
‫Als nächstes möchten wir uns vielleicht andere Informationen zu unserem Datenrahmen ansehen, damit wir dies mit den
‫nachfolgenden Informationen tun können.
‫Was haben die anderen Spalten darin?
‫Gibt es einen fehlenden Wert, so wird uns dies sagen.
‫Wir haben also das Alter, das jetzt nicht 60 ist, und für diese 14 Spalte 302 Einträge.
‫Sex ist in 64.
‫Sepi, was ist Sepi, erinnerst du dich?
‫Wir können unser Datenwörterbuch überprüfen.
‫Komm rauf.
‫Schmerztyp in der Brust.
‫OK, typische Angina, atypische Angina.
‫Ich bin mir nicht wirklich sicher, was Angina bedeutet.
‫Hier versuchen wir also herauszufinden, worum es bei unseren Daten geht.
‫Definieren Sie also Angina, einen Zustand, der durch starke Schmerzen in der Brust gekennzeichnet ist.
‫Das macht Sinn, wenn wir es mit Daten zu Herzerkrankungen zu tun haben.
‫OK, wenn wir also zurückkommen, sehen Sie, dass es keine wirkliche Struktur gibt, als ob wir nur hin und her
‫springen würden.
‫Wenn es so aussieht, als ob wir herumhüpfen, liegt es daran, dass wir es tatsächlich sind.
‫Und eine andere Möglichkeit, um zu sehen, ob es irgendwelche fehlenden Werte gibt?
‫D. F. ist in Ordnung, denn denken Sie daran, eine unserer Fragen bei der explorativen Datenanalyse ist,
‫was in den Daten fehlt und wie wir damit umgehen.
‫Fehlen also irgendwelche Werte?
‫In unserem Fall gibt es dies nicht, also müssen wir nichts gegen die fehlenden Werte unternehmen,
‫und wenn wir immer noch versuchen, mehr darüber herauszufinden, wie wir den Datenrahmen beschreiben könnten, geben wir uns
‫einfach einige Zahlenwerte zu allen unseren Spalten.
‫Also haben wir hier gezählt, das sind dreihundertdrei.
‫So viele Reihen gibt es.
‫Wir erhalten den Hauptwert des Alters.
‫Das bedeutet, dass der Hauptwert aller unserer Patienten hier 54 ist.
‫Wir kommen hier durch, OK, das ist nicht allzu viel da, was wir wirklich gebrauchen können.
‫Zur Zeit.
‫Was wir vielleicht anfangen könnten, ist, verschiedene Spalten zu vergleichen.
‫Also werden wir uns das wahrscheinlich für das nächste Video aufheben.
‫Also speichere diesen.
‫Wird zu lang.
‫Jetzt haben wir also einige schnelle Einblicke in die Daten, richtig.
‫Keine wirkliche Struktur hier.
‫Wir versuchen nur herauszufinden, was los ist.
‫Wir haben die Spaltenüberschriften hier gelesen.
‫Wir haben sie mit unserem Datenwörterbuch verglichen.
‫Wir haben gesehen, wie viele Beispiele für jedes Ziel in diesem Diagramm hier, dieser Visualisierung, vorhanden sind.
‫Jetzt beginnen wir, verschiedene Spalten zu vergleichen und versuchen, ein bisschen mehr darüber zu erfahren, wo sich
‫die Muster in unseren Daten befinden.
‫Das machen wir im nächsten Video.