Pandas 프로파일링과 RATH를 사용한 탐색적 데이터 분석 및 시각화
탐색적 데이터 분석 (EDA) 은 데이터 과학 및 기계 학습 워크플로의 중요한 단계입니다.이를 통해 통계, 데이터 시각화 및 요약을 통해 데이터를 탐색하여 데이터를 이해하고 이해할 수 있습니다.이 글에서는 Python의 Pandas 프로파일링과 오픈 소스 자동화 EDA 대안인 RATH를 비교해 보겠습니다.
Pandas 프로파일링을 사용한 탐색적 데이터 분석
Pandas 프로파일링은 최소한의 코드로 데이터세트에서 빠르고 자동으로 EDA를 생성할 수 있는 Python 라이브러리입니다.통계, 상관 관계 및 시각화를 포함하여 팬더 데이터 프레임에 대한 자세한 보고서를 생성합니다.
Pandas 프로파일링을 사용하려면 먼저 pip를 사용하여 라이브러리를 설치해야 합니다.
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Anaconda의 Conda 패키지 관리자를 사용하여 라이브러리를 설치할 수도 있습니다.
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설치가 완료되면 profileReport () 함수를 사용하여 데이터세트에 대한 자세한 보고서를 생성할 수 있습니다.예를 들어 이름이 df인 pandas 데이터 프레임이 있는 경우 다음 코드를 사용하여 보고서를 생성할 수 있습니다.
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보고서에는 데이터세트의 통계, 상관 관계 및 시각화가 포함되며 HTML 파일로 저장됩니다.
Pandas 프로파일링은 데이터세트를 심층적으로 이해하는 데 도움이 되는 다양한 기능을 제공합니다.가장 주목할만한 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- 누락값 감지: Pandas 프로파일링은 데이터세트에서 누락된 값을 자동으로 감지하여 보고합니다.
- 상관관계: 라이브러리는 데이터셋에 있는 모든 변수 간의 상관관계를 계산하고 이를 히트맵으로 시각화합니다.
- 이상값: 데이터세트에 이상값이 있는지 감지하여 시각화합니다.
- 변수 유형: 데이터세트에 있는 각 열의 변수 유형을 자동으로 감지합니다.
- 높은 카디널리티: 잠재적인 범주형 변수를 나타낼 수 있는 카디널리티가 높은 열을 감지하여 보고합니다. 또한 'profileReport () '함수에 특정 옵션을 제공하여 프로필 보고서를 사용자 지정할 수 있습니다.예를 들어, exclude 매개 변수를 제공하여 보고서에서 특정 열을 제외하거나 bins 매개 변수를 사용하여 히스토그램에 사용되는 그룹 수를 사용자 지정할 수 있습니다.
다음은 프로필 보고서를 만들고 사용자 지정하는 방법의 예입니다.
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RATH를 사용한 탐색적 데이터 분석: 종합 가이드
탐색적 데이터 분석 (EDA) 과 관련하여 Python의pandas 라이브러리는 많은 데이터 과학자와 분석가에게 인기 있는 선택입니다.그러나 EDA 요구 사항에 대해 고려해 볼 가치가 있는 또 다른 오픈 소스 도구가 있습니다. 바로 RATH입니다.
RATH (opens in a new tab) 는 Tableau와 같은 데이터 분석 및 시각화 도구의 대안일 뿐만 아니라 증강 분석 엔진으로 EDA 워크플로를 자동화합니다.패턴, 인사이트, 인과 관계를 발견하고 자동 생성된 강력한 다차원 데이터 시각화를 통해 이를 제시할 수 있습니다.
온라인 데모를 통해 RATH를 즉시 체험하고 브라우저에서 데이터 분석 플레이그라운드로 사용해 볼 수 있습니다.
이 가이드에서는 탐색적 데이터 분석에 RATH를 사용하는 단계별 프로세스를 살펴보겠습니다.데이터를 가져오고 준비하는 방법, 데이터를 한눈에 보는 방법, 데이터 정리를 수행하는 방법, RATH에서 사용할 수 있는 다양한 보기 모드를 탐색하는 방법을 다룹니다.
데이터 가져오기 및 준비
EDA용 RATH를 사용하기 전에 첫 번째 단계는 분석 처리를 위해데이터 준비입니다.RATH는 현재 MySQL 데이터베이스뿐만 아니라 클릭하우스, 아마존 아테나, 아마존 레드시프트, 아파치 스파크 SQL, 아파치 도리스, 아파치 하이브, 아파치 임팔라, 아파치 카일린, 오라클, PostgreSQL과 같은 다른 데이터베이스 유형과의 연결을 지원합니다.
데이터를 가져오려면 RATH 계정에 로그인하고 프롬프트된 화면에서 데이터 소스를 선택합니다.RATH는 현재 Excel 스프레드시트, CSV, JSON 파일, 데모 데이터세트 및 연결 가능한 데이터베이스를 지원합니다.히스토리 탭에서 과거 데이터 분석 결과를 가져올 수도 있습니다.
데이터 프로파일링
RATH를 데이터 소스에 연결하면, 데이터 개요를 위한 대시보드에 액세스할 수 있습니다.
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RATH는 자동으로 데이터를 집계하고 모든 데이터 필드에 데이터 유형과 역할을 할당합니다.예를 들어, 학생 성과 데이터셋에서 이름 필드는 문자열 데이터 유형이고, 시험 점수 필드는 정수 데이터 유형이며, 시험 날짜 필드는 날짜 데이터 유형입니다.
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RATH는 또한 데이터 필드를 쉽게 조정하고, 차원 또는 측정값별로 그룹화하고, 명목형, 순서형, 양적 및 시간형 데이터 유형 중에서 선택할 수 있는 유연한 편집 시스템을 갖추고 있습니다.RATH가 자동으로 설정을 완료하므로 이 단계는 선택 사항입니다.
데이터 클리닝
데이터 정리는 데이터세트에서 올바르지 않거나 손상되었거나 형식이 잘못되었거나 중복되거나 불완전한 데이터를 수정하거나 제거하는 프로세스입니다.적절한 데이터 정리는 분석 품질을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 정리 모범 사례를 따르거나 데이터 정리 작업을 RATH에 넘길 수 있습니다.
소스에서 데이터를 가져오고 데이터 소스 탭의 Clean Method 드롭다운 메뉴에서 옵션을 선택하기만 하면 됩니다.
RATH를 사용하면 중복 레코드 제거, 누락된 값 채우기, 데이터 형식 표준화와 같은 다양한 옵션 중에서 선택하여 데이터를 쉽게 정리할 수 있습니다.또한 RATH를 사용하면 각 옵션에 대한 특정 매개 변수를 설정하여 데이터 정리 프로세스를 사용자 지정할 수 있습니다.
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(https://github.com/kanaries/rath (opens in a new tab))
데이터셋의 각 필드에 대한 평균, 중앙값, 표준편차와 같은 주요 통계에 액세스할 수도 있습니다.또한 히스토그램 및 박스 플롯과 같은 시각화를 제공하여 데이터 분포를 이해하는 데 도움이 됩니다.
데이터 시각화
데이터를 정리하고 준비한 후 RATH의 강력한시각화 엔진을 사용하면 데이터를 쉽게 탐색하고 이해할 수 있습니다.RATH를 사용하면 막대형 차트, 선형 차트, 스캐터 차트 및 히트 맵을 비롯한 다양한 시각화를 만들 수 있습니다.
RATH는 또한 데이터 및 통찰력을 기반으로 적절한 시각화를 자동으로 생성하는 자동 생성 시각화와 같은 고급 시각화 기능을 제공합니다.따라서 광범위한 데이터 시각화 전문 지식 없이도 데이터를 빠르게 이해할 수 있습니다.
증강 분석
RATH의증강분석 엔진은 사용자 친화적인 인터페이스와 프로세스를 간소화하는 강력한 알고리즘을 제공하여 데이터 분석의 복잡성을 제거합니다.
RATH를 사용하면 광범위한 코딩 지식이 없는 사람도 머신 러닝 모델을 쉽게 적용하고 예측 및 이상 탐지와 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.숙련된 데이터 과학자이든 이 분야를 처음 접하든 관계없이 RATH를 사용하면 데이터 분석을 간단하고 효율적이며 효과적으로 수행할 수 있습니다.
캐주얼 분석
RATH는 사용 편의성 외에도 예측, 이상 탐지 및 인과 분석과 같은 강력한 기능을 제공합니다.사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 알고리즘은 숙련된 데이터 과학자와 이 분야를 처음 접하는 사람 모두에게 유용한 도구입니다.
또한 RATH의 엔진은 데이터를 탐색하고 이해하는 다양한 방법을 제공하는 데이터 페인터”, 대시보드” 및 인과 분석”과 같은 주요 기능을 제공하므로 탐색적 데이터 분석을 위한 포괄적인 도구가 됩니다.”
오픈 소스
RATH (opens in a new tab) 는 오픈 소스입니다.RATH GitHub를 방문하여 차세대 Auto-EDA (opens in a new tab) 도구를 경험해 보십시오.RATH 온라인 데모를 데이터 분석 플레이그라운드로 활용할 수도 있습니다!
결론
전반적으로, RATH는 탐색적 데이터 분석을 위한 강력한 도구로, Pandas 프로파일링으로 가능한 것 이상의 다양한 기능을 제공합니다.데이터 과학자, 분석가 또는 비즈니스 전문가이든 관계없이 RATH는 데이터를 이해하고 이해하는 데 유용한 도구입니다.