Explorative Datenanalyse mit Python

"Explorative Datenanalyse mit Python: A Quick Reference Guide" ist ein unschätzbarer Begleiter für Datenenthusiasten, die einen prägnanten und praktischen Überblick über Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) mit der Programmiersprache Python suchen. Die explorative Datenanalyse ist ein wichtiger Schritt bei jeder Datenanalyse und bietet einen systematischen Ansatz zum Verständnis, zur Bereinigung und zur Interpretation von Daten, bevor komplexere Modellierungen durchgeführt werden. Sie erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit der nachfolgenden Analysen, sondern ermöglicht es Datenexperten auch, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu robusteren und umsetzbaren Erkenntnissen führen. Dieses Buch ist als schnelles Nachschlagewerk konzipiert und bietet Einblicke in die wichtigsten Python-Bibliotheken und -Methoden für eine effektive Datenexploration. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Datenanalyst sind, dieses Handbuch bietet Ihnen wichtige Werkzeuge und Tipps, um durch den komplizierten Prozess der EDA zu navigieren, damit Sie effizient Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse in Ihren Datensätzen aufdecken können.

Autorentext

Poonam Ponde (M.Phil., Ph.D.) ist seit mehr als 2 Jahrzehnten im Bereich der akademischen Computerwissenschaften tätig. Sie ist Trainerin in Unternehmen und hat mehrere Bücher, nationale und internationale Forschungsarbeiten in diesem Bereich verfasst. Zu ihren Interessengebieten gehören Datenstrukturen, Algorithmen, Computernetzwerke und Sicherheit sowie maschinelles Lernen.

Klappentext

"Explorative Datenanalyse mit Python: A Quick Reference Guide" ist ein unschätzbarer Begleiter für Datenenthusiasten, die einen prägnanten und praktischen Überblick über Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) mit der Programmiersprache Python suchen. Die explorative Datenanalyse ist ein wichtiger Schritt bei jeder Datenanalyse und bietet einen systematischen Ansatz zum Verständnis, zur Bereinigung und zur Interpretation von Daten, bevor komplexere Modellierungen durchgeführt werden. Sie erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit der nachfolgenden Analysen, sondern ermöglicht es Datenexperten auch, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu robusteren und umsetzbaren Erkenntnissen führen. Dieses Buch ist als schnelles Nachschlagewerk konzipiert und bietet Einblicke in die wichtigsten Python-Bibliotheken und -Methoden für eine effektive Datenexploration. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Datenanalyst sind, dieses Handbuch bietet Ihnen wichtige Werkzeuge und Tipps, um durch den komplizierten Prozess der EDA zu navigieren, damit Sie effizient Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse in Ihren Datensätzen aufdecken können.