परिकल्पनाएँ बनाना

Python में Exploratory Data Analysis

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

हम क्या जानते हैं?

काउंटप्लॉट: अलग-अलग प्राइस कैटेगरी में प्रति एयरलाइन फ्लाइट्स की संख्या; Jet Airways में First Class टिकट सबसे ज़्यादा हैं

sns.heatmap(planes.corr(numeric_only=True), annot=True)
plt.show()

हीटमैप: planes डेटासेट में वैरिएबल्स के बीच Pearson correlation coefficient स्कोर

sns.scatterplot(data=planes, x="Duration", y="Price", hue="Total_Stops")
plt.show()

स्कैटर प्लॉट: Price बनाम Duration, Total Stops के आधार पर

प्रत्येक स्टॉप्स की संख्या के लिए correlation coefficient स्कोर वाला हीटमैप

टाइपराइटर पर "Fake News" दिखता हुआ

क्या अलग समय का डेटा वही नतीजे देगा?
संबंध, अंतर, और पैटर्न पहचानना:
- हम Hypothesis Testing उपयोग करते हैं
Hypothesis testing से पहले ज़रूरी:
- एक परिकल्पना या प्रश्न बनाना
- कौन सा सांख्यिकीय परीक्षण चलाना है, यह तय करना

¹ Image credit: https://unsplash.com/@markuswinkler

एयरपोर्ट रनवे दिखते हुए व्यू वाला ऑफिस

बार चार्ट को देखता हुआ मैग्निफाइंग ग्लास

sns.barplot(data=planes, x="Airline", y="Duration")
plt.show()

बार प्लॉट: duration बनाम airline

sns.barplot(data=planes, x="Destination", y="Price")
plt.show()

बार प्लॉट: औसत प्राइस दिखाता है

अपना प्रयोग डिज़ाइन करें
इसमें चरण शामिल हैं:
- सैंपल चुनना
- कितने डेटा पॉइंट चाहिए, यह निकालना
- कौन सा सांख्यिकीय परीक्षण चलाना है, तय करना

Python में Exploratory Data Analysis