Seaborn — это мощная библиотека для визуализации данных, построенная поверх Matplotlib. Она упрощает создание красивых и информативных графиков и предоставляет несколько встроенных тем, которые улучшают внешний вид визуализаций. В этом руководстве мы рассмотрим основные возможности Seaborn и покажем, как использовать эту библиотеку для анализа данных. Чтобы установить Seaborn, выполните следующую команду в терминале или командной строке: pip install seaborn Первый шаг к использованию Seaborn — импортировать необходимые модули...

Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...

Источник: Nuances of Programming В начале реализации проекта по исследованию данных важно обнаружить и обработать выбросы. В этом заключается одна из задач эксплораторного анализа данных. Мы рассмотрим три метода обнаружения выбросов. Но прежде выясним, что такое выброс, заглянув в Википедию: Выброс (в статистике)  —  это измерительная точка данных, которая значительно выделяется из общей выборки. Выбросы могут быть вызваны вариативностью измерений или указывать на экспериментальную ошибку; в последнем случае они иногда исключаются из набора данных...