‫Sekarang setelah semua alat siap digunakan, langkah pertama adalah memuat data karena dengan data kita, bagaimana
‫seharusnya kita menggunakan alat, bukan?
‫Jadi kita ke sini, memuat data, membuat sedikit heading, lalu kita akan menjual sebagai def jadi tuli biasanya kependekan
‫dari data frame.
‫Jadi tolong jangan membaca ASV karena kami memiliki folder ASV Hodzic kami di direktori kerja kami saat ini.
‫Kita bisa pergi gajian.
‫Jangan baca lihat ASV.
‫Kami akan melewatinya.
‫Bisa kita lakukan untuk auto complete penyakit jantung.
‫Dot CSFI indah dan kemudian kita akan melihatnya.
‫Luar biasa.
‫Sepertinya itu diimpor dengan baik, kami sudah mengintip ini sebelumnya, tapi kami mungkin akan membentuk ini akan
‫memberi tahu kami berapa banyak baris dan kolom yang ada.
‫Jadi pada dasarnya kami memiliki 303 tiga contoh, yaitu Rose dan ini adalah kolom.
‫Jadi ini datang dalam bentuk baris kolom.
‫Sekarang, setelah kami mendapatkan data yang dimuat.
‫Apa berikutnya?
‫Nah, itulah datangnya eksplorasi data, a. k. sebuah. dikenal sebagai analisis data eksplorasi atau.
‫Setelah Anda mengimpor kumpulan data, ini adalah tempat yang ingin Anda tuju dan mulai menjelajah.
‫Saat ini, tidak ada cara yang pasti untuk melakukan ini.
‫Tetapi apa yang harus Anda coba lakukan adalah menjadi lebih dan lebih akrab dengan data sehingga Anda dapat membandingkan kolom
‫yang berbeda satu sama lain, membandingkannya dengan nilai target, merujuk kembali ke kamus data, mencoba
‫dan mencari tahu.
‫Apa tujuan Anda, adalah menjadi ahli materi pelajaran pada kumpulan data yang sedang Anda kerjakan.
‫Jadi tujuannya di sini adalah untuk mengetahui lebih banyak tentang data dan menjadi ahli materi pelajaran.
‫Pada kumpulan data yang sedang Anda kerjakan.
‫Sekarang, ini karena jika seseorang bertanya kepada Anda tentang hal itu, Anda dapat memberi mereka penjelasan
‫dan ketika Anda mulai membuat model, Anda dapat memeriksa model Anda untuk memastikan kinerjanya tidak
‫terlalu baik, seperti seperti Overfitting.
‫Atau mereka mungkin berkinerja buruk, seperti kurang makan.
‫Sekarang, karena eBay tidak memiliki metodologi yang benar-benar ditetapkan, apa yang akan kami lakukan, kami akan
‫menuliskan daftar periksa singkat sehingga kami dapat melanjutkan, pertanyaan apa yang ingin Anda pecahkan?
‫Jadi ini kembali ke definisi masalah kita.
‫Lalu jenis data apa yang kita miliki dan bagaimana kita memperlakukan jenis yang berbeda?
‫Jadi ini seperti numerik versus kategoris.
‫Dalam kasus kami, semua data dalam bingkai data kami adalah numerik.
‫Sekarang, ingat, langkah-langkah ini tidak hanya terkait dengan kumpulan data penyakit jantung, tetapi juga dapat diterapkan
‫ke hampir semua kumpulan data.
‫Apa yang hilang dari data dan bagaimana Anda menghadapinya?
‫Langkah empat, di mana outlier dan mengapa Anda harus peduli dengan mereka?
‫Sekarang, outlier adalah nilai atau sampel yang sangat jauh dari sampel lain, seperti dalam hal jika Anda membandingkan satu sampel dengan yang
‫lain, jika satu sampel, yang benar-benar aneh, itu mungkin salah seperti sampel
‫yang mungkin dimiliki seseorang. membuat kesalahan ketika mereka melihat.
‫Itu atau mungkin sampel yang salah, berhenti saja.
‫Atau mungkin sebenarnya itu hanya contoh aneh dan harus disertakan dalam kumpulan data Anda.
‫Akhirnya dan lagi, ini adalah daftar yang tidak lengkap, bagaimana Anda bisa menambahkan perubahan atau menghapus fitur untuk mendapatkan
‫lebih banyak dari data Anda?
‫Jadi ini seperti daftar periksa yang mungkin ingin Anda mulai sebagai minimal dari apa yang kami coba cari
‫tahu.
‫Bagaimana kalau kita lakukan itu?
‫Jadi hal pertama yang mungkin dilakukan adalah memeriksa cara tradisional dalam melihat bingkai data.
‫Jika kita ingin melihat ke bawah, kita mungkin bisa membuat ekor bebek yang indah.
‫Dan kemudian hal berikutnya, karena kami mencoba untuk memprediksi variabel target ini, saya mungkin ingin
‫mencari tahu apa saja informasi tentang itu.
‫Jadi kita pergi D F. targetnya, mungkin kita menggunakan yang ini.
‫Ingat, ada dua cara berbeda untuk mengakses kolom dan bingkai data.
‫Target IDF atau D. F. Target sebagai string dan nilai inti diperhitungkan.
‫Jadi.
‫Oke, di sini, mari kita cari tahu berapa banyak setiap kelas ada.
‫Jadi dalam kasus kami, jika kami kembali ke kamus data kami dan mencoba mencari tahu apa itu Target.
‫Kita bisa melihat Target mengidap penyakit atau tidak, jadi satu sama dengan nol sama dengan tidak.
‫Jadi begitulah, jadi kami memiliki seratus enam puluh lima contoh di mana seseorang memiliki penyakit jantung
‫berdasarkan parameter kesehatan mereka dan 138 contoh di mana seseorang tidak memiliki penyakit jantung.
‫Jadi apa yang akan kita pikirkan di sini adalah bahwa ini adalah masalah yang relatif seimbang, artinya
‫kita memiliki jumlah contoh yang cukup mirip di kedua kelas.
‫Jadi itulah masalah klasifikasi berimbang.
‫Jadi jika kita pergi ke sini, mungkin kita ingin memvisualisasikan ini.
‫Jika kita pergi D F. , nilai target penting karena kami selalu berusaha menjelaskan.
‫Kami ingin menjelaskan data dengan cara yang dapat kami dan orang lain pahami dan visualisasi adalah salah satu
‫cara terbaik untuk melakukannya.
‫Jadi jenisnya mungkin sama dengan grafik batang dan kemudian kami akan menempatkan beberapa warna mewah sehingga kami tahu ini adalah grafik kami yang
‫akan menandai warna-warna ini.
‫Lampu merah, biru samin dan biru muda.
‫Mari kita lihat ini.
‫Saya beri sedikit titik koma di sini agar output tidak muncul.
‫Di sana kita pergi.
‫Mungkin kita bisa memberi label ulang ini sebagai sesuatu yang mungkin melibatkan perubahan nilai dalam bingkai data.
‫Kami tidak akan melakukan itu untuk saat ini.
‫Jika kita ingin berbagi ini dengan seseorang yang bisa kita andalkan, yaitu penyakit jantung dan bukan penyakit jantung.
‫Hal berikutnya yang mungkin ingin kita lihat adalah informasi yang berbeda tentang kerangka data kita sehingga kita dapat
‫melakukannya dengan info dafter.
‫Apa kolom lain yang ada di dalamnya?
‫Apakah ada nilai yang hilang jadi inilah yang akan kami sampaikan.
‫Jadi kita memiliki umur, yang bukan sekarang dan 60 untuk 14 kolom 302 entri ini.
‫Seks ada di 64.
‫Sepi, apa Sepi, ingat?
‫Kami dapat memeriksa kamus data kami.
‫Datang ke sini.
‫Jenis nyeri dada.
‫Oke, angina tipikal, angina atipikal.
‫Tidak benar-benar yakin apa artinya angina.
‫Jadi di sinilah kami mencoba mencari tahu tentang data kami.
‫Jadi tentukan angina, suatu kondisi yang ditandai dengan nyeri hebat di dada.
‫Itu masuk akal jika kita berurusan dengan data penyakit jantung.
‫Oke, jadi jika kita kembali, lihat bagaimana tidak ada struktur nyata untuk ini, seperti kita hanya
‫melompat-lompat.
‫Jika sepertinya kita terpental, itu karena kita memang benar-benar terpental.
‫Dan cara lain untuk melihat, apakah ada nilai yang hilang?
‫D. F. ada beberapa karena ingat, salah satu pertanyaan kami dalam analisis data eksplorasi adalah apa
‫yang hilang dari data dan bagaimana kami menanganinya.
‫Jadi apakah ada nilai yang hilang?
‫Dalam kasus kami, tidak ada, jadi kami tidak perlu melakukan apa pun tentang nilai yang hilang di sana,
‫dan jika kami masih mencoba mencari tahu lebih banyak tentang bagaimana kerangka data yang mungkin kami gambarkan, kami hanya akan
‫memberi kami beberapa nilai numerik tentang semua kolom kami.
‫Jadi kami mendapat hitungan di sini, yaitu tiga ratus tiga.
‫Itulah berapa banyak baris yang ada.
‫Kami mendapatkan nilai utama usia.
‫Jadi itu berarti nilai utama dari semua pasien kami di sini adalah 54.
‫Kami datang ke sini, oke, itu tidak terlalu banyak yang bisa kami manfaatkan.
‫Untuk sekarang.
‫Apa yang mungkin kita mulai lakukan adalah membandingkan kolom yang berbeda.
‫Jadi kami mungkin akan menyimpannya untuk video berikutnya.
‫Jadi simpan yang ini.
‫Terlalu lama.
‫Jadi sekarang kita punya beberapa wawasan cepat dan cepat tentang data, benar.
‫Tidak ada struktur nyata di sini.
‫Kami hanya mencoba untuk mencari tahu apa yang terjadi.
‫Kami telah membaca judul kolom di sini.
‫Kami telah membandingkannya dengan kamus data kami.
‫Kami telah melihat berapa banyak contoh dari setiap target yang ada di grafik ini di sini, visualisasi ini.
‫Sekarang kita akan mulai membandingkan kolom yang berbeda dan mencoba dan mendapatkan sedikit lebih banyak ide tentang di
‫mana pola berada dalam data kita.
‫Jadi mari kita lakukan itu di video berikutnya.