ИИИ Спортивный анализ данных - 5 лекция - 14.03.2023 - Визуализация и анализ данных + YandexGPT

00:04 В этом видео автор продолжает обсуждение визуализации и анализа данных, начатое в предыдущем занятии.
• Он объясняет, что они будут работать с набором данных, который включает в себя различные признаки, связанные с квартирами.
• Он также упоминает, что они будут использовать Pandas для анализа данных и визуализации.

02:06 Визуализация и статистический анализ
• Автор подчеркивает, что они будут анализировать данные в разрезе ключевых признаков, таких как таргет.

09:22 Визуализация и анализ ошибок
• В этой части автор обсуждает, как они будут анализировать ошибки в данных, включая логические ошибки и ошибки типа данных.
• Он также объясняет, как они будут заменять ошибки и как это повлияет на их анализ.

14:03 Автор обсуждает, как они будут анализировать взаимодействие признаков с таргетом.
• Он подчеркивает, что это ключевой аспект их анализа и что они должны количественно оценить влияние каждого признака на таргет.

14:58 Визуальный анализ данных
• Автор обсуждает визуальное сравнение двух признаков и их влияние на другие признаки.
• Он использует классический скатерплот для сравнения и построения графиков.

17:01 Анализ зависимости между признаками
• Автор строит графики для разных признаков и анализирует их зависимость.

21:11 Разделение данных на группы
• Автор предлагает разделить данные на группы по образованию и капиталу.
• Он также обсуждает возможность создания новых фичей на основе этих данных.

26:48 Анализ зависимости между признаками и оттока
• Автор предлагает разбить расходы на дневные расходы и посмотреть на распределение точек по границе 40.
• Это может быть полезной фичей для прогнозирования оттока.

30:30 Корреляционный анализ
• Видео обсуждает использование корреляционного анализа для определения зависимости между различными переменными.
• Корреляция Пирсона используется для определения линейной взаимосвязи между переменными, но не выявляет нелинейные зависимости.

37:43 Примеры корреляции
• Видео демонстрирует примеры корреляции между различными переменными, включая образование, доход, количество часов работы и другие.
• Корреляция может быть положительной, отрицательной или нулевой, и ее значение может быть использовано для определения значимости признака для модели.

43:10 Важность корреляции
• Корреляция не является единственным критерием для определения важности признака для модели.
• Различные алгоритмы могут использовать корреляцию по-разному, и важно учитывать это при построении модели.

46:59 Понятие корреляции и ее использование в анализе данных.
• Корреляция может быть интерпретирована по-разному, и важно проверить ее на наличие зависимости между переменными.

51:38 Пример корреляции и ее визуализация
• В качестве примера рассматривается зависимость между уровнем знаний и размером ноги.
• Для визуализации корреляции используется инструмент hetmap.

01:00:50 Применение hetmap для сравнения расходов электроэнергии по месяцам и годам.
• Для этого используется метод Pilot Table, который позволяет сгруппировать данные и визуализировать их на одном графике.

01:03:11 Использование метода визуализации данных для анализа и понимания структуры данных.
• Визуализация данных может быть использована для понимания корреляций между различными фичами и для разделения данных на группы.

01:07:03 Использование метода кластеризации для разделения данных на две группы.
• Метод кластеризации позволяет сжать многомерное пространство данных до двухмерного, что облегчает понимание структуры данных.

01:14:07 Различные способы визуализации данных, включая использование градиентного подхода и раскрашивание ячеек таблицы.
• Эти методы позволяют более четко наблюдать закономерности в данных и выделять определенные группы.

01:17:50 Использование различных инструментов для визуализации данных, включая стек, который позволяет накладывать данные друг на друга.
• Упоминается, что для бизнеса часто требуется статическая визуализация, а для более детального анализа данных могут быть полезны инструменты, позволяющие масштабировать и приближать данные.

01:20:39 Автоматизация и интерактивность
• В видео также обсуждаются инструменты для автоматизации и интерактивности, такие как использование форм для изменения параметров и автоматического выполнения кода при изменении параметров.
• Упоминаются различные библиотеки для работы с данными, включая Pandas.

01:23:45 Корреляция признаков
• В видео обсуждаются вопросы корреляции признаков в моделях, и как это может влиять на качество модели.
• Упоминается, что корреляция между признаками может быть как хорошей, так и плохой, и что важно учитывать это при построении модели.

01:24:42 Категориальные признаки
• В видео подчеркивается, что для работы с категориальными признаками необходимо использовать статистические методы, такие как метод квадрата, для отбора значимых признаков.
• Упоминается, что для работы с категориальными признаками можно использовать различные инструменты, включая построение боксов и круговых диаграмм.