Dash on Plotly-yhtiön avoimen lähdekoodin kehys, jolla rakennetaan interaktiivisia verkkosovelluksia data-analyysiin Pythonilla ilman omaa JavaScript-koodia. Kaaviot, suodattimet ja liukusäätimet kytketään suoraan Python-koodiin. Tyypillisiä esimerkkejä ovat kojelaudat, joilla liiketoimintatiimit suodattavat myyntiä alueittain tai kokeilevat koneoppimismallin ennusteita omilla arvoillaan.
Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.
Aloita demopandas on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto taulukkomuotoisen datan analysointiin ja muokkaamiseen, ja Wes McKinney on kehittänyt sitä vuodesta 2008 alkaen. Sen keskeinen objekti, DataFrame, muistuttaa taulukkoa, jossa on nimetyt sarakkeet. Sillä voi ladata dataa CSV-tiedostoista, Excelistä tai tietokannoista sekä puhdistaa, suodattaa, ryhmitellä ja yhdistää sitä. pandas rakentuu NumPyn varaan ja on vakiotyökalu data-analyysissa, raportoinnissa ja opetusdatan valmistelussa.
Jupyter Notebook on Project Jupyterin avoimen lähdekoodin, selaimessa toimiva sovellus, joka yhdistää suoritettavan koodin, tulokset, kaaviot ja selittävän tekstin yhdeksi dokumentiksi. Muistikirjoja käytetään laajasti data-analyysissä, koneoppimisessa, tutkimuksessa ja opetuksessa, koska jokainen vaihe voidaan dokumentoida ja jakaa jäljitettävästi. Python on yleisin kieli. Esimerkki: analyytikko lataa myyntidatan, puhdistaa sen ja näyttää tulokset kaaviona suoraan sen alla.
Eksploratiivinen data-analyysi (EDA) on ensimmäinen, avoin katsaus aineistoon: lasketaan yhteenvetolukuja, tarkastellaan jakaumia ja kaavioita ja etsitään kuvioita, poikkeavia arvoja ja puuttuvia arvoja – ilman vielä kiinteää hypoteesia. Se auttaa arvioimaan datan laatua ja löytämään mielekkäitä kysymyksiä jatkoanalyysia tai mallinnusta varten. Esimerkki: ennen myyntiennustetta EDA paljastaa, että yksi kuukausi kirjattiin puutteellisesti järjestelmämigraation vuoksi.
NumPy on Pythonin keskeinen avoimen lähdekoodin kirjasto numeeriseen laskentaan. Se tarjoaa monimuotoisia taulukoita sekä nopeita funktioita lineaarialgebraan, tilastotieteeseen ja satunnaislukuihin, ja sen ydin toimii käännetyllä koodilla. Monet data-analyysi- ja koneoppimistyökalut, kuten pandas, scikit-learn ja lukuisat visualisointikirjastot, rakentuvat NumPyn varaan. Datan parissa Pythonilla työskentelevä käyttää sitä siksi lähes aina, suoraan tai välillisesti.
