‫さて､ ツールの準備が整ったところで､ まずはデータの読み込みです｡ データがなければ､ どうやってツールを使えばいいのでしょう？
‫そうだろ？
‫ここでデータをロードして､ ちょっとした見出しを作り､ それらを決済するわけです｡
‫DF だから DF は通常データフレームの略で､ 心臓病の CSV フォルダがカレントワーキングディレクトリにあるので､
‫CSV は読まないでください｡
‫アップデートして､ CSVを読み込めばいいんです｡
‫通過することになる｡
‫心臓病のCSVをタブオートコンプリートできないか､ 美しい｡
‫そして､ それを見てもらう｡
‫素晴らしい｡
‫それは輸入品のようですね｡
‫素晴らしい｡
‫以前､ この中にすでに潜り込んでいたのですが､ シェイプをしに行くかもしれませんね｡
‫これは､ 行と列の数を教えてくれるものです｡
‫つまり､ 303の例があり､ これが行で､ これが列です｡
‫だから､ これは行列列という形で出てくる｡
‫さて､ データを読み込んだら｡
‫次はどうする？
‫まあ､ それはデータ探査が来るのですがa｡ k. は､ 探索的データ解析（EDA）と呼ばれる｡
‫データセットをインポートしたら､ ここから探索を始めたいところです｡
‫このように､ 決まったやり方があるわけではありませんが､ データにだんだん慣れてきて､
‫異なる列を互いに比較できるようになることが大切です｡
‫目標値と比較する｡
‫データディクショナリーを参照する｡
‫試行錯誤すること｡
‫目標は､ 自分が扱っているデータセットの専門家になることです｡
‫つまり､ ここでの目標は､ データについて詳しく知り､ 専門家になることなのです｡
‫扱っているデータセットについて｡
‫これで､ もし誰かに質問されたとしても､ 説明をすることができるからです｡
‫また､ モデルを作り始めたら､ オーバーフィットのような性能が高すぎないか､ サウンドチェックをすることができます｡
‫あるいは､ unbefittingなど､ 性能が低いかもしれません｡
‫EDAには決まった方法論がないので､ これから簡単なチェックリストを書いて､
‫「どんな疑問を解決しようとしているのか？
‫これは問題定義に戻りますが､ では､ どのような種類のデータがあり､ どのように扱えばいいのでしょうか？
‫つまり､ これは数値的なものとカテゴリー的なもののようなものですね｡
‫今回の場合､ データフレーム内のデータはすべて数値である｡
‫さて､ これらのステップは､ 心臓病のデータセットに関連したものだけではないことを忘れないでください｡
‫ほとんどのデータセットに適用することができます｡
‫データには何が欠けていて､ どう対処するのか？
‫ステップ4 異常値はどこか､ なぜ異常値を気にする必要があるのか？
‫さて､ 外れ値とは､ 他のサンプルとはかけ離れた値やサンプルのことです｡ 例えば､ あるサンプルと他のサンプルを比較したときに､
‫あるサンプルが完全に突出していた場合､ それは誰かが記録するときに間違えたサンプルかもしれませんし､
‫間違ったサンプルである可能性もあります｡
‫あるいは､ それは突拍子もない例で､ データセットに含めるべきかもしれません｡
‫そして最後に､ これもまた非網羅的なリストである｡
‫データをより活用するために､ どのように機能を追加・変更・削除すればよいのでしょうか？
‫つまり､ EDAのチェックリストのようなもので､ 私たちが何を把握しようとしているのか､ 最低限のことから始めてみてはいかがでしょうか｡
‫どうでしょう？
‫そこで､ まず最初にチェックするのは､ DFヘッドかもしれません｡
‫データフレームの従来の見方｡
‫下を見ようと思えば
‫ディテールをやるかもしれない｡
‫素晴らしい｡
‫そして次に､ このターゲットとなる変数を予測しようとしているのですから､ それに関する何らかの情報を把握したいのでしょう｡
‫だから､ 耳の聞こえないターゲット､ これを使うかもしれない｡
‫データフレームのカラムにアクセスする方法は2種類あることを覚えておいてください｡
‫DFGターゲットやDFターゲットと呼ばれる文字列を､ バリューカウントにすることができます｡
‫だから､ ここに行く｡
‫それぞれのクラスが何人いるか調べてみよう｡
‫この場合､ データディクショナリーに戻って､ ターゲットが何であるかを調べようとします｡
‫対象が病気かどうかを判断することができる｡
‫つまり､ 1イコール0イコールノーなのです｡
‫そうそう､ そうなんです｡
‫つまり､ 健康状態に基づいて心臓病を発症している人が165例､ 心臓病を発症していない人が138例あるわけです｡
‫つまり､ この問題は比較的バランスの取れた問題であり､ 両方のクラスに同じような量の例があるということです｡
‫つまり､ バランスの取れた分類の問題ですね｡
‫ここで､ これを視覚化することができます｡
‫だから､ 聴覚障害者のターゲットになれば｡
‫私たちは常に説明的であろうとするからこそ､ 価値を数えることができるのです｡
‫データを自分も他人も理解できるように説明したい｡ ビジュアライゼーションは､ そのための最良の方法の一つです｡
‫棒グラフと同じようなもので､ これが私たちのグラフであることがわかるように､ 派手な色を渡します｡
‫この色をゴールド､ ライトブルー､ サーモン､ ライトブルーの4色で商標登録します｡
‫これを見よう｡
‫ここで少しセミコロンを入れて､ 出力が出ないようにします｡
‫これでよしとしよう｡
‫もしかしたら､ データフレーム内の値を変更するようなラベルを付けることができるかもしれません｡
‫今のところ､ それはしません｡
‫もし､ これを誰かと共有したいと思ったら
‫それを心臓の病気と再認識し､ 心臓病を知ることができる｡
‫次に見たいのは､ データフレームに関するさまざまな情報なので､ dfki info
‫を使って調べてみましょう｡
‫他の列は何が入っているのでしょうか？
‫欠損値はありませんか？
‫これが､ 何を物語るのか､ ということですね｡
‫年齢が非 null の int 64 で､ 14 カラム､ 302 エントリ､
‫6 つが int 64 の CP です｡
‫なるほど｡
‫典型的な狭心症｡
‫非定型狭心症
‫狭心症が何を意味するのか､ 実はよく分かっていない｡
‫これが､ 私たちのデータの正体なんですね｡
‫狭心症とは､ 胸に激しい痛みを感じる症状のことです｡
‫心臓病のデータを扱っているのであれば､ それも納得がいきます｡
‫なるほど｡
‫だから､ もし私たちが戻ってきたなら､ この件には何の構造もなく､ ただ行ったり来たりしているように見えるでしょう｡
‫跳ね回っているように見えるとしたら､ それは実際にそうだからです｡
‫また､ もう一つの確認方法として､ 欠損値がないかどうか？
‫DFはAであって､ 一部ではない｡
‫なぜなら､ 探索的データ分析における疑問の1つは､ データに何が欠けていて､ それにどう対処するかということだからです｡
‫では､ 欠損値はないのでしょうか？
‫私たちの場合は､ それがないんです｡
‫だから､ そこにある欠損値については何もする必要がないのです｡
‫さらに､ データフレームについてもっと知りたい場合は､ DF describeを実行し､ すべての列について数値を取得することができます｡
‫ということで､ ここでは303とカウントしています｡
‫それだけの列があるのです｡
‫年齢の主な値が得られるので､ 患者さん全員の平均値ということになります｡
‫ここでは54を紹介します｡
‫ここを通るんです｡
‫なるほど｡
‫今のところ､ 本当に活用できるものはあまりないですね｡
‫私たちがやり始めるのは､ 異なるコラムを比較することかもしれません｡
‫だから､ それは次のビデオに取っておくことにしよう｡
‫だから､ 長くなってもいいんです｡
‫これで､ データに関する簡単なインサイトを得ることができましたね｡
‫ここでは､ 本当の意味での構造はありません｡
‫何が起こっているのか把握するためです｡
‫ここではコラムの見出しを読みました｡
‫データディクショナリーと照らし合わせてみました｡
‫それぞれのターゲットにどれだけの事例があるのかを見てきました｡
‫こちらのグラフでは､ このように可視化されています｡
‫次に､ さまざまな列を比較して､ データのどこにパターンがあるのか､ もう少し詳しく調べてみましょう｡
‫では､ 次の動画でやってみましょう｡