Визуализация данных является неотъемлемой частью разведочного анализа данных (EDA). EDA включает в себя изучение наборов данных для выявления закономерностей, обнаружения аномалий и понимания взаимосвязей между переменными. Инструменты визуализации помогают представлять данные в понятной и интерпретируемой форме, позволяя аналитикам эффективно принимать решения на основе данных. Python с его обширной библиотечной экосистемой стал основным языком программирования для EDA.

В этой статье мы расскажем вам, как визуализировать данные с помощью Python для EDA. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или хотите усовершенствовать свои навыки, это руководство охватит основные инструменты, библиотеки и методы.

Oracle SQL — это основа управления данными, предлагающая надежные возможности, упрощающие работу с базами данных. Одна из ключевых особенностей Oracle SQL — это богатый набор встроенных функций, которые позволяют пользователям с легкостью выполнять сложные операции с данными.

В этой статье мы рассмотрим различные типы встроенных функций, доступных в Oracle, и покажем, как их эффективно использовать для оптимизации работы с базой данных.

Используйте возможности пользовательских типов данных в LWC с возможностью обработки данных lightning.

До сих пор я не видел ни одной организации Salesforce без пользовательских LWC. Неудивительно, что наиболее распространенным /популярным пользовательским компонентом всегда была копия стандартного компонента Связанный список (Related List).

Sora от OpenAI, Stable Video Diffusion от Stability AI и многие другие модели преобразования текста в видео, которые уже появились или появятся в будущем, являются одними из самых популярных трендов ИИ в 2024 году, следуя за большими языковыми моделями (LLM). В этом блоге мы построим небольшую модель преобразования текста в видео с нуля. Мы будем вводить текстовую подсказку, а наша обученная модель будет генерировать видео на основе этой подсказки. В этом блоге мы рассмотрим все: от понимания теоретических концепций до кодирования всей архитектуры и генерации конечного результата.

Необработанные данные поступают из различных источников и в различных форматах. Прежде чем эти данные станут доступны для ответов на критически важные вопросы бизнеса, необходимо приложить значительные усилия и потратить время на проектирование данных. Хотя базовая инфраструктура данных может меняться в зависимости от объема данных, скорости их обработки и требований к аналитике, некоторые фундаментальные методы проектирования кода по-прежнему актуальны для упрощения и оптимизации различных задач во времени.

Базы данных — неотъемлемый компонент при создании приложений, будь то веб-, настольные или мобильные. Они символически служат митохондриями приложения, поскольку их основная функция - управление данными.

Управление базами данных — важнейший навык, которым должен обладать разработчик для создания масштабируемых приложений с высоким уровнем эффективности. При неправильном подходе это может привести к потере данных и неправильному управлению со стороны разработчика базы данных.

Многие функции, над которыми я работаю, используют массивы точек (GPS-треков) []float64{lng,lat} для статистического анализа. Отдельные треки могут содержать более 50 000 точек, описывающих реальное путешествие из пункта А в пункт Б.

Тестирование функций, которые обрабатывают GPS-треки, оказалось неожиданно сложным. Тестовые данные вида [1.0,2.0] для логического тестирования подходят. Но помимо этого, я хочу иметь возможность проверять согласованность в таких вещах, как поиск кластеров или контрольных точек коэффициента.

Мы знаем, что определение среднего значения — это сумма всех значений, деленная на количество значений. Аналогичным образом, метод mean() в Pandas также используется для расчета среднего значения значений в DataFrame. Его можно применить ко всему DataFrame или вдоль определенной оси (строки или столбцы). Этот метод особенно полезен для численного анализа данных.

Извлечение информации из огромных наборов данных — это сложная смесь искусства и науки. В сфере финансового анализа основным инструментом для визуального изучения сложных данных является график открытия-высокого-минимального-закрытия (OHLC). Это руководство представляет собой вашу дорожную карту для быстрого создания диаграммы OHLC с использованием JavaScript, пошагового пути. Мы будем использовать данные S&P 500, и к концу этой статьи вы овладеете навыками умелого проведения визуального анализа акций.

Работа с недостающими данными является важнейшим этапом процесса подготовки данных.

Поскольку в реальном мире редко можно ожидать 100%-ной полноты данных, крайне редко мы получаем 100% точные данные без шумов, пропущенных значений и т.д.

Например: Некоторые пользователи заполняют формы обратной связи и часто, обнаружив поле с 1%-ным процентом согласия, пропускают его и отправляют, в результате чего в базе данных остаются недостающие данные.