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鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 Ɖ8-根/ 鐵達尼號的 Python 自訂特徵與異常值處理

現有特徵 Feature 自今我們已經介紹了樞紐分析來進行分組與分類,相關性可視化降低對於數據解讀的難度,學會了許多應用數據的方法,此外我們還有一種選擇是放棄特...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 Ɖ7-根/ 鐵達尼號的 Python 的資料關聯性視覺化

關聯性視覺化 Analyze by visualizing 資料視覺會是最常被使用的方法之一,除了樞紐分析快速幫助原始資料來進行分組與分類外,另外一種執行的方式...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 Ɖ6-根/ 鐵達尼號的 Python 的樞紐分析應用

工具的使用取決於你 How to use tools 工具的使用是數據分析師一大利器,生活中已經有非常多好用的工具了,但是選擇最適合當下情況的工作才能夠事半功倍...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 Ɖ5-根/ 鐵達尼號的 Python 的資料型態應用

如果用 Python 處理鐵達尼號的資料會是什麼樣子? 前幾篇文章的內容中我們已經利用 Excel 來處理鐵達尼號的資料集,試著判斷出不同的標頭資料,也進行了樣...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 Ɖ4-根/ 鐵達尼號的 Excel 樞紐分析表

試算表的樞紐分析 Sheet of Pivoting Table 之前在完成介紹完工作流程階段與異常值糾正後,使用了 Python 進行樞紐分析(Pivotin...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 Ɖ3-根/ 鐵達尼號的 Excel 特徵分類與異常值偵測

這聽起來很酷,但是我該怎麼訓練解題過程 對於數據分析師我覺得最容易訓練解題過程的方式就是利用 Kaggle,我相信數據分析師對於 Kaggle 應該不會太陌生,...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 Ɖ2-根/ 推論計算台北市一共有幾隻鳥

Becoming a Data Scientist 剛剛其實有提到,解構問題並且從中找到 Insight 是分析師最重要的能力,所以在做分析時必須理解到你要分析...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 Ɖ1-序/ 先別急著學 Python

這跟我聽到的不太一樣 『先別急著學 Python 』這個主題與大家的直觀理解會有蠻大的反差,但是以我作為一個資料分析師,對於想要進入數據入門的人的建議,是先把...