Số liệu đáng nhìn hóa cùng tìm tòi tính chất số liệu phân tíchlà số liệu quá trình phân tích bên trong trọng yếu trình tự. Số liệu đáng nhìn hóa là đem số liệu mưu đồ hình phương thức lộ ra, để tại càng trực quan quan sát số liệu đặc thù, hình thức cùng xu thế.EDA nhưng là thông qua đối số liệu tiến hành sơ bộ phân tích, lấy thu hoạch đối số liệu sơ bộ nhận biết, phát hiện tiềm tàng vấn đề cùng quy luật.

Phía dưới là một cái đơn giản số liệu đáng nhìn hóa cùng EDA thí dụ mẫu:
Giả thiết ngươi có một cái bao hàm 2019 năm toàn cầu các quốc gia nhân khẩu cùng GDP số liệu tập dữ liệu, ngươi muốn đối nó tiến hành sơ bộ phân tích.
Số liệu đáng nhìn hóa cùng EDA trình tự như sau:
1.

Đọc đến tập dữ liệu: Đầu tiên, ngươi cần đọc đến tập dữ liệu.
Tại trong cái này ví dụ, chúng ta sử dụng Pandas kho đọc đến CSV cách thức tập dữ liệu.
2.

Số liệu dự xử lý: Đối số liệu tiến hành dự xử lý, như thiếu hụt giá trị xử lý, số liệu chuyển đổi chờ, để ở phía sau tục phân tích cùng đáng nhìn hóa.
3.
Số liệu đáng nhìn hóa: Sử dụng đáng nhìn hóa chất cỗ cùng kho ( Nhưđẳng ) đối số liệu tiến hành đáng nhìn hóa.

Tại trong cái này ví dụ, chúng ta vẽ toàn cầu nhân khẩu cùng GDP bản đồ phân bố, rương tuyến đồ các loại.
4.

EDA: Thông qua đối với đáng nhìn hóa kết quả tiến hành quan sát cùng phân tích, phát hiện số liệu đặc thù, hình thức cùng xu thế, rút ra tin tức có giá trị. Tại trong cái này ví dụ, chúng ta có thể phát hiện toàn cầu nhân khẩu cùng GDP phân bố tình huống, giữa các nước khác biệt các loại.

Thí dụ mẫu dấu hiệucùngkho ):
"""python
# Đọc đến tập dữ liệu
# Số liệu dự xử lý ( Tỷ như: Thiếu hụt giá trị xử lý, số liệu chuyển đổi chờ )
# Số liệu đáng nhìn hóa
plt.show()
plt.show()
# EDA
# Thông qua quan sát đáng nhìn hóa kết quả, phát hiện số liệu đặc thù, hình thức cùng xu thế

"""
Cái này thí dụ mẫu phô bày như thế nào sử dụng Python cùng đáng nhìn hóa kho tiến hành đơn giản số liệu đáng nhìn hóa cùng EDA.