[Python] 100 coups sur la science des données (traitement de données structurées) 001-010 Impressions + résumé du lien de commentaire

Impressions

«J'écrirai trois choses que j'ai ressenties en expliquant jusqu'à la 10e question de Data Science 100 Knock (traitement des données structurées).

Pandas est très utile pour "l'extraction conditionnelle de données structurées"

• Les données structurées sont ** un résumé tabulaire de toutes les informations dont vous pensez avoir besoin ** ――Vous devez extraire les informations que vous souhaitez voir en fonction de votre objectif. ――Pour cela, j'extrait en spécifiant la condition, mais ** Pandas est très pratique en ce sens que je peux écrire le code de la spécification de la condition de manière concise **

Le point est "quel type de condition" et "quel type de code doit être exprimé"

--Pandas est caractérisé par le fait que la spécification de la condition et le code sont appariés. --Par exemple, la spécification de condition "afficher les 10 premiers éléments" est exprimée par le code ".head (10)". ―― Le raccourci pour apprendre est de connaître ce modèle, d'approfondir votre compréhension à travers 100 coups et de répéter jusqu'à ce que vous puissiez l'utiliser.

• ** L'apprentissage de la spécification de la condition et de la paire de codes est la clé pour apprendre les pandas **

Dans la pratique, il est important de prendre l'habitude de toujours penser «pour quoi» et «quel type de données vous voulez extraire».

――Cependant, ** Il ne peut pas être utilisé en pratique simplement en étant capable de l'utiliser ** ――Par exemple, pour atteindre l'objectif «Je veux augmenter les ventes de 5% d'une année sur l'autre» comme si j'étais gérant d'un dépanneur, «Placez les produits souvent achetés en ensemble sur la même étagère et fixez le prix unitaire d'achat Supposons que vous ayez une stratégie de "relance" ――Dans ce cas, puisque l'objectif est clair, vous pouvez penser que vous devriez extraire des données telles que «qui», «quand», «quel produit» et «combien» vous avez acheté (* bien sûr). Vous ne pouvez pas simplement extraire les données, vous ne pouvez pas atteindre votre objectif sans analyser les données et obtenir des suggestions fortes.) Cependant, si l'objectif n'est pas clair, quelle que soit la quantité de données pouvant être extraites, il ne fonctionnera pas comme un moyen de résoudre les problèmes commerciaux.

• ** Profitez de 100 coups, en gardant toujours à l'esprit que "extraire des données (+ analyser des données)" est l'un des moyens de prendre de bonnes décisions. !! ** **

Résumé des commentaires

――À partir de là, je vais coller le lien.

• Si vous êtes nouveau à 100 coups de science des données, nous vous recommandons de résoudre dans l'ordre de 001.

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