Спортивный анализ данных - - визуальный анализ + конспект от YandexGPT

Спортивный анализ данных - - визуальный анализ конспект от YandexGPT 00:23 Визуализация данных • Обсуждение различных методов визуализации данных, включая гистограммы, непрерывные величины и дискретные признаки. • Упоминается важность правильной подготовки данных для визуализации, включая удаление выбросов и агрегирование данных. 03:52 Применение визуализации • Примеры использования визуализации для анализа данных, включая сравнение распределений, проверку корректности преобразований и выявление ошибок. • Обсуждаются различные варианты визуализации, включая гистограммы, круговые диаграммы и разбивку по классам. 14:58 Анализ данных • Рассматриваются различные классы профессий и их распределение. • Отмечается, что мужчины преобладают в некоторых классах, таких как самозанятые и государственные службы. 17:44 Влияние на отток пользователей • Анализируется влияние различных факторов на отток пользователей. • Выявляется, что уровень образования и возраст не влияют на отток, но уровень дохода может быть связан с ним. 20:57 Совместное влияние фичей • Рассматриваются совместные влияния различных фичей на отток пользователей. • Обнаруживается, что некоторые фичи могут быть связаны с оттоком, но в целом, большинство фичей не имеют явной зависимости. 24:27 Разделение по классам • Разделение данных по классам позволяет выявить дополнительные зависимости между фичами и классами. • Например, количество звонков в службу поддержки и количество заграничных звонков могут быть связаны с оттоком пользователей. 29:57 Анализ данных о расходах • В видео обсуждается анализ данных о расходах, где выделяются различные параметры, такие как количество часов, проведенных в сервисе, и количество звонков в поддержку. • Отмечается, что некоторые параметры, такие как Total Day chch, могут усиливать эффект друг друга. 31:53 Применение функции Core • Функция Core используется для построения матрицы корреляций, которая показывает, какие параметры коррелируют между собой. • Отмечается, что некоторые зависимости, такие как Total Day chch и Total Day minut, могут быть функциональными зависимостями. 37:02 Применение функции Mel • Функция Mel используется для преобразования данных в матрицу, где столбцы представляют собой различные параметры, а строки - количество наблюдений. • Это позволяет строить графики и анализировать данные более детально. 41:47 Применение тепловой карты • Тепловая карта используется для анализа данных о расходах электроэнергии по часам. • Отмечается, что в 2016 году были проблемы с расходом электроэнергии, которые начали восстанавливаться только в 2017 году. 44:13 Визуализация данных • В видео обсуждается метод понижения размерности данных, который позволяет визуализировать совместное влияние фичей на классы. • Этот метод стремится сохранить информацию, в то время как другой метод, TSNE, стремится сохранить пространственное расположение фичей. 51:38 Использование Pandas и Plotly • В видео демонстрируется использование Pandas и Plotly для визуализации данных. • Pandas позволяет создавать тепловые карты и графики, а Plotly предоставляет возможность создавать интерактивные графики. 57:17 Создание форм для визуализации данных • В видео объясняется, как создавать формы для визуализации данных в блокноте Jupyter. • Формы позволяют управлять данными и визуализировать их без необходимости написания кода. 59:30 Визуализация данных • Обсуждение использования различных инструментов для визуализации данных, таких как Seaborn, Plotly, и других. • Упоминается, что Seaborn является наиболее быстрым и богатым функционалом для создания графиков. 01:01:21 Анализ данных • Задача состоит в проведении визуального анализа данных, разбивая их на различные группы и анализируя их в разрезе разных графиков. • Упоминается, что важно не просто создавать графики, но и осмысленно анализировать их, чтобы получить полезную информацию. 01:06:02 Сроки и проверка работ • Упоминается, что срок выполнения работы составляет две недели, но ожидается, что результаты будут более качественными. • Обсуждается, как проверять работы и как отправлять их в коллаборатор. 01:10:38 Вопросы и ответы • Отвечаются на вопросы о выставлении оценок и отправке работ. • Обсуждаются различные инструменты для визуализации данных и их использование в работе.