Ich werde eine prädiktive Datenanalyse mit Python und ML durchführen

Ich werde Datenanalyse mit Python und seinen schnellen, leistungsstarken, kostenlosen und Open-Source-Bibliotheken wie numpy, Pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn durchführen.

Mit diesem Gig kannst du grundlegende Datenvorverarbeitung erwarten, wie Dateninspektion, Reinigung und Visualisierung, die folgendes umfasst:

• Fehlende Werte
• Duplikate
• Standardisierung und Normalisierung
• Codierung
• Erkennung und Entfernung von Ausreißern
• Und andere Datenumwandlungen, falls nötig

Neben dieser grundlegenden Datenvorbereitung kannst du auch eine zweite Option für Zusammenfassung und Visualisierung wählen, die ideal für Business Insights, Berichte oder Verkaufsanalysen ist. Diese Art der Datenanalyse erfolgt mit:

• Gruppierung und Aggregation
• Pivot-Tabellen
• Und Kreuztabellen

Wenn du prädiktives Modellieren benötigst, wähle dies als dritte Option. Diese Art der fortgeschrittenen Datenanalyse wird mit statistischen Methoden oder ML-Algorithmen durchgeführt, für Regression, und die beliebtesten und leistungsstärksten Methoden/Algorithmen sind:

• Lineare Regression
• Regularisierung
• SVMs
• Zufallswälder
• Und andere baumbasierte Modelle

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