Привет! Меня зовут Алексей, и сегодня я хочу поделиться своим опытом проведения комплексного автоматизированного эксплоративного анализа данных. Для этого я использовал несколько библиотек, которые помогли мне собрать, обработать и визуализировать большие объемы данных. Первой библиотекой, которую я использовал, была pandas. Она предоставляет удобные инструменты для работы с табличными данными. С помощью pandas я мог быстро загрузить данные из различных источников, таких как CSV-файлы или базы данных, и преобразовать их в удобный для анализа формат. Библиотека также предоставляет функционал для фильтрации, сортировки и агрегации данных, что делает его очень удобным инструментом для исследования больших наборов данных. Еще одной полезной библиотекой была NumPy. Она предоставляет высокопроизводительные матричные операции и набор инструментов для работы с числовыми данными. Благодаря NumPy я мог выполнять быстрые вычисления, применять математические функции и операции над массивами данных. Это было особенно полезно, когда я работал с числовыми признаками и хотел получить статистические показатели или выполнить математические операции. Для визуализации данных я использовал библиотеку Matplotlib. Она предоставляет широкий набор инструментов для создания различных графиков и диаграмм. С помощью Matplotlib я мог создавать линейные графики, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы и многое другое. Библиотека также позволяет настраивать внешний вид графиков, добавлять легенды, метки и заголовки, что делает их более информативными и понятными. Кроме того, для проведения статистического анализа данных я часто использовал библиотеку SciPy. Она предоставляет набор функций и статистических методов для работы с данными. С помощью SciPy я мог выполнять различные статистические тесты, такие как тесты на нормальность распределения, тесты на сравнение средних значений и многое другое. Это позволяло мне делать статистически обоснованные выводы на основе имеющихся данных.
Наконец, я использовал библиотеку Seaborn для создания красивых и информативных статистических графиков. Seaborn расширяет функциональность Matplotlib и предоставляет дополнительные возможности для визуализации данных. Библиотека позволяет создать box plots, violin plots, scatter plots и многое другое, что помогает лучше понять структуру и взаимосвязь данных.