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Pandas プロファイリングと RATH による探索的データ分析と可視化

Matt Popovic
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Matt Popovic

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Pandas プロファイリングと RATH を使用して、Python で探索的データ分析を実行する方法を学びます。各方法の長所と短所を理解し、データ サイエンス ワークフローに最適な方法を選択してください。

探索的データ分析 (EDA) は、データ サイエンスと機械学習のワークフローにおける重要なステップです。 これにより、統計、データの視覚化、および要約を通じてデータを探索することで、データを理解し、理解することができます。 この記事では、Python での Pandas プロファイリングと、オープン ソースの自動化された EDA の代替手段である RATH を比較します。

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    Pandas プロファイリングによる探索的データ分析

    Pandas Profiling は、最小限のコードでデータセットに対する高速かつ自動の EDA を可能にする Python ライブラリです。 統計、相関関係、視覚化など、pandas データフレームに関する詳細なレポートを生成します。

    Pandas プロファイリングを使用するには、まず pip を使用してライブラリをインストールする必要があります。

    pip install pandas-profiling

    Anaconda の Conda Package Manager を使用してライブラリをインストールすることもできます。

    conda env create -n pandas-profiling
conda activate pandas-profiling
conda install -c conda-forge pandas-profiling

    インストールしたら、ProfileReport() 関数を使用して、データセットに関する詳細なレポートを生成できます。 たとえば、「df」という名前の pandas データフレームがある場合、次のコードを使用してレポートを生成できます。

    from pandas_profiling import ProfileReport
profile = ProfileReport(df)
profile.to_file(output_file='output.html')

    レポートには、データセットの統計、相関、および視覚化が含まれ、HTML ファイルとして保存されます。

    Pandas プロファイリングは、データセットを深く理解するのに役立つ幅広い機能を提供します。 最も注目すべき機能のいくつかは次のとおりです。

    • 欠損値の検出: Pandas プロファイリングは、データセット内の欠損値を自動的に検出して報告します。
    • 相関: ライブラリは、データセット内のすべての変数間の相関を計算し、それらをヒートマップで視覚化します。
    • 外れ値: データセット内の外れ値の存在を検出し、それらを視覚化します。
    • 変数の種類: データセット内の各列の変数の種類を自動的に検出します。
    • 高基数: 潜在的なカテゴリ変数を示す可能性がある、高基数の列を検出して報告します。 さらに、ProfileReport() 関数に特定のオプションを指定することで、プロファイル レポートをカスタマイズできます。 たとえば、exclude パラメーターを指定してレポートから特定の列を除外したり、bins パラメーターを使用してヒストグラムで使用されるビンの数をカスタマイズしたりできます。

    以下は、プロファイル レポートを作成してカスタマイズする方法の例です。

    profile = ProfileReport(df, title='Pandas Profiling Report', explorative=True,  bins=20)
profile.to_file(output_file='output

    RATH を使用した探索的データ分析: 総合ガイド

    Exploratory Data Analysis (EDA) に関して言えば、Python の pandas ライブラリは、多くのデータ サイエンティストやアナリストに人気のある選択肢です。 ただし、EDA のニーズに合わせて検討する価値のあるオープンソース ツールがもう 1 つあります。RATH です。

    RATH (opens in a new tab) は、Tableau などのデータ分析および視覚化ツールに代わるものであるだけでなく、強化された分析エンジンを使用して EDA ワークフローを自動化します。 パターン、洞察、因果関係を発見し、自動生成された強力な多次元データ視覚化でそれらを提示できます。

    オンライン デモで RATH をすぐに体験できます。ブラウザでデータ分析のプレイグラウンドとして試してみてください。

    RATH を試す (opens in a new tab)

    このガイドでは、探索的データ分析に RATH を使用する手順を順を追って説明します。 データのインポートと準備、データの鳥瞰図へのアクセス、データ クリーニングの実行、および RATH で利用可能なさまざまなビュー モードの探索方法について説明します。

    データのインポートと準備

    RATH for EDA を使用する前の最初のステップは、分析処理用の データの準備 です。 RATH は現在、MySQL データベース、および ClickHouse、Amazon Athena、Amazon Redshift、Apache Spark SQL、Apache Doris、Apache Hive、Apache Impala、Apache Kylin、Oracle、および PostgreSQL などの他のデータベース タイプへの接続をサポートしています。

    データをインポートするには、RATH アカウントにログインし、プロンプト画面でデータ ソースを選択します。 RATH は現在、Excel スプレッドシート、CSV、および JSON ファイル、デモ データセット、および接続可能なデータベースをサポートしています。 履歴タブで履歴データ分析結果をインポートすることもできます。

    データのインポート (opens in a new tab)

    データプロファイリング

    RATH をデータ ソースに接続すると、データの概要のダッシュボードにアクセスできるようになります。

    データ プロファイリング (opens in a new tab)

    • RATH は自動的にデータを集計し、すべてのデータ フィールドにデータ型と役割を割り当てます。 たとえば、生徒の成績のデータセットでは、名前フィールドは文字列データ型、試験スコア フィールドは整数データ型、試験日フィールドは日付データ型になります。

    • RATH には柔軟な編集システムもあり、データ フィールドを簡単に調整したり、ディメンションやメジャーでグループ化したり、名義、序数、量的、一時的なデータ タイプを選択したりできます。 RATH が自動的に設定を完了するため、この手順はオプションです。

    データクリーニング

    データ クリーニングは、データセットから、正しくない、破損している、形式が正しくない、重複している、または不完全なデータを修正または削除するプロセスです。 適切なデータ クリーニングは、分析の品質を向上させることができます。

    データ クリーニングのベスト プラクティスに従うか、データ クリーニング ジョブを RATH に引き渡すことができます。

    データクリーニング

    ソースからデータをインポートし、[データ ソース] タブの [クリーニング方法] ドロップ メニューからオプションを選択するだけです。

    RATH を使用すると、重複レコードの削除、欠損値の埋め込み、データ形式の標準化などのさまざまなオプションから選択することで、データを簡単にクリーンアップできます。 RATH では、各オプションに特定のパラメーターを設定して、データ クリーニング プロセスをカスタマイズすることもできます。

    データクリーニング (opens in a new tab)

    また、データセット内の各フィールドの平均、中央値、標準偏差などの主要な統計にアクセスすることもできます。 また、データの分布を理解するのに役立つヒストグラムやボックス プロットなどの視覚化も提供します。

    統計ビュー

    データの視覚化

    データをクリーニングして準備した後、RATH の強力な 視覚化 エンジンを使用すると、データを簡単に探索して理解できます。 RATH を使用すると、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒート マップなど、さまざまな視覚化を作成できます。

    RATH は、データと洞察に基づいて適切な視覚化を自動的に作成する、自動生成された視覚化などの高度な 視覚化 機能も提供します。 これにより、広範なデータ視覚化の専門知識を必要とせずに、データをすばやく簡単に理解できます。

    データ可視化 (opens in a new tab)

    拡張分析

    RATH の 拡張分析 エンジンは、プロセスを合理化するユーザー フレンドリーなインターフェイスと強力なアルゴリズムを提供することで、データ分析の複雑さを取り除きます。

    カジュアルな分析

    使いやすさに加えて、RATH は、予測、異常検出、因果分析などの強力な機能も提供します。 ユーザーフレンドリーなインターフェイスと強力なアルゴリズムにより、経験豊富なデータ サイエンティストとこの分野の初心者の両方にとって価値のあるツールとなっています。

    さらに、RATH のエンジンは、データを探索して理解するための複数の方法を提供する「データ ペインタ」、「ダッシュボード」、「因果分析」などの重要な機能を提供し、探索的データ分析のための包括的なツールとなっています。」

    RATH による因果分析 (opens in a new tab)

    オープンソース

    RATH (opens in a new tab) はオープンソースです。 RATH GitHub にアクセスして、次世代の Auto-EDA (opens in a new tab) ツールを体験してください。 また、データ分析のプレイグラウンドとして RATH オンライン デモをチェックすることもできます。

    RATH を試す (opens in a new tab)

    結論

    全体として、RATH は探索的データ分析のための強力なツールであり、Pandas プロファイリングで可能な範囲を超える幅広い機能と機能を提供します。 データ サイエンティスト、アナリスト、ビジネス プロフェッショナルのいずれであっても、RATH はデータを理解し、理解するための貴重なツールです。

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