Uru:
- Ikike iji nweta nsonaazụ deterministic na nke a na-emegharị emegharị site na ibipụta koodu nke na-emepụta eserese ahụ, ọ bụghị foto nke eserese, na ọgụgụ isi na-agba ọsọ n'onwe ya.
- Ikike iji kwado mpụta chaatị megide data site na uru, iguzosi ike n'ezi ihe, ọnụ ọgụgụ na nchikota checksum
- Ikike ịmanye iwu ịkwụwa aka ọtọ (site na axis 0, akara akara, ndetu isi mmalite) ma dabere na koodu kama ịkọ nkọ.
Ị họrọla ụdị chaatị ziri ezi; Ugbu a bụ oge imepụta ya. Ojiji kacha atụkwasị obi nke ọgụgụ isi ebe a abụghị ịrịọ ya ka ọ "seere" eserese ahụ, kama ibipụta koodu nke na-emepụta eserese ahụ wee mee koodu ahụ n'onwe gị. Si ebee? N'ihi na nnukwu ụdị asụsụ bụ onye na-emepụta ederede; nwere ike ikwu okwu "chere" nọmba, mana koodu ahụ na-ahazi data dị ka ọ dị ma na-emepụta nsonaazụ deterministic (na-enye otu mmepụta na otu ntinye mgbe niile). Na nkeji a, anyị ga-amụta ka esi ebipụta koodu eserese (karịsịa Python) na AI wee nyochaa nsonaazụ ya.
Gịnị kpatara koodu, gịnị kpatara na-agba ọsọ?
Jụọ ụdị asụsụ "gịnị bụ mkpokọta ahịa?" Ọ bụrụ na ị jụọ, ọ naghị anakọta data; Na-emepụta nọmba enwere ike. Ma ọ bụrụ na ị bipụta koodu nchịkọta na ya ma mee ya, nsonaazụ sitere na ezigbo data. Otu ihe ahụ na-aga maka eserese ahụ: koodu nke ihe nlereanya ahụ na-emepụta na-agba ọsọ na data gị, na igwe gị. A na-emegharị koodu ahụ: mgbe emelitere data, ị na-agba ọsọ koodu ahụ ọzọ wee weghachi eserese ahụ.
Ngwa ndị a na-ahụkarị: matplotlib na seaborn (static plot), plotly (interactive plot) na asụsụ Python; nakwa mmemme mgbasa ozi na ngwaọrụ BI (ịzụ ahịa). Na nkeji a, anyị ga-enye ihe atụ iji Python/matplotlib n'ihi na ọ bụ ihe a na-ahụkarị; Ụkpụrụ bụ otu ihe ahụ na ụgbọ ala ọ bụla.
Ndụmọdụ: Kama "nye m foto nke chaatị ahụ," kwuo "nye m koodu na-emepụta chaatị ahụ na m ga-agba ọsọ." N'ụzọ dị otú a, nsonaazụ na-abịa site na ezigbo data ma ị nwere ike ime ọtụtụ mgbanwe dị ka ịchọrọ.
Nzọụkwụ site nzọụkwụ: site na koodu gaa na eserese
- Kpebie ụdị eserese na ozi (otu nke gara aga).
- Kọwaa usoro data na ihe nlereanya (aha kọlụm, ụdị; data enweghị mmetụta).
- Mepụta koodu ahụ, tinye iwu ịkwụwa aka ọtọ na ngwa ngwa (site na axis 0, mkpado, ndetu isi mmalite).
- Gbaa koodu ahụ n'onwe gị wee lelee eserese ahụ.
- Lelee: Ọnụ ahịa dị na chaatị ahụ ọ bụ otu uru dị na data ahụ? Ngụkọta/oke ọ na-ejide?
- Melite: Gbanwee aha ka ọ bụrụ aha mmemme, hichapụ ihe na-adịghị mkpa, tinye agba agba.
Ọrụ gị: onye enyemaka nhụta data Python. Enwere m CSV: kọlụm "ọnwa" (YYYY-MM), "channel" (ederede), "ego" (nọmba). Dee koodu eserese LINE na matplotlib: - ọwa ọ bụla bụ ahịrị dị iche iche, x = ọnwa, y = bịa.- Ka y axis malite na 0 (ebipụla) .- Tinye akara ozugbo na njedebe nke ahịrị ahụ, ọ dịghị mkpa ka akụkọ akụkọ dị iche iche. - Tinye ebe maka aha ihe omume na aha.- Tinye obere "Isi mmalite: [ ... n'aka nri]" ndetu na ederede. Mee ka koodu ahụ zuo oke ma nwee ike ime ya, deekwa ahịrị ọgụgụ ihe atụ. ỊKWESỊRỊ NOMBA; gụọ data sitere na CSV.
Iji dozie eserese dị adị:
Idozi koodu matplotlib a: (1) hazie mmanya ahụ site na uru site na nnukwu ruo nke kacha nta, (2) mee naanị oroma mmanya kacha elu yana isi awọ ndị ọzọ, (3) mee ka y-axis malite na 0, (4) usoro decimals nwere ọtụtụ puku separator. Weghachite koodu ahụ n'ozuzu ya. Koodu: [...]
Maka eserese mmekọrịta (maka dashboard):
Dee koodu eserese ahịrị mmekọrịta site na iji Plotly nwere otu data: ịfegharị òké ga-egosi ọnwa na ego, yana enwere ike ịchacha ọwa. Ka axis malite na 0. Nye koodu zuru ezu.
Nkwado: chaatị ahụ ọ "ziri ezi", ọ bụghị "mara mma"?
Ọrụ ahụ akwụsịbeghị naanị maka eserese eserese. checksum atọ:
- Na-enye uru: Lelee 2-3 random isi n'aka/tebụl. Ogwe kacha elu na chaatị ahụ ọ kachasị elu n'ezie?
- Nkwenye mkpokọta/kekọrịta: E dechara oke ahịa ndị ahụ ruo 100% na eserese akụkụ niile?
- Ịdị eziokwu anya: axis ọ na-amalite na 0, ọ̀tụ̀tụ̀ ya bụ ahịrị, ọ bụ otu unit? (Nkọwa na nkeji na-esote.)
njikwa
Otu esi elekọta
ọkọlọtọ uhie
Uru
Tụlee isi ihe 2-3 na data
Data eserese adabaghị
iguzosi ike n'ezi ihe
Ọ nwere ọnwa/ụdị ọ bụla na-efu?
E wepụrụ oghere ahụ na nzuzo
ọnụ ọgụgụ
Ebee ka axis Y na-amalite
ọ bụghị 0, ọdịiche bụ ikwubiga okwu ókè
Mkpokọta
Oke/ngụkọta
Ọ naghị ejide 100%
Akpachara anya: Ihe nlereanya mgbe ụfọdụ "na-emecha" ọnwa na-efu na data ahụ ma ọ bụ na-atụfu n'ahịrị na-efu efu. Hụ ma ọnụ ọgụgụ isi ihe dị na chaatị ahụ dabara na ọnụọgụ ahịrị dị na data ahụ.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - Usoro akụ amụma. Onye nyocha buru ụzọ jụọ ihe nlereanya "ego ole bụ mkpokọta?" ọ jụrụ, wee nata azịza "≈4.2 nde". Mgbe ahụ, o bipụtara koodu mgbakwunye wee gbaa ya: ngụkọta nke nde 3.87 n'ezie. Amụma ọnụ bụ 8% ezighi ezi. Site n'ụbọchị ahụ gaa n'ihu, ọ nwetara nọmba ọ bụla site na koodu.
Ikpe 2 - ahịrị efu efu. Otu ìgwè nwere chaatị a na-emepụta kwa ọnwa; ihe niile dị mma. Ma March bụ oghere na data ahụ, na chaatị ahụ mafere ya wee jikọta February na Eprel; Ọ dị nro n'ihi na ọ na-emekarị. Ha chọpụtara ọnụ ọgụgụ ntụpọ (ọ kwesịrị ịbụ 12 kama 11) wee mezie ya; Enwere mwụli elu n'usoro n'ezie.
Ikpe 3 - Mmegharị. Onye ahịa na-eji aka na-ese eserese kwa ọnwa (ihe dị ka nkeji iri anọ). Ozugbo o tinyere koodu nke ọgụgụ isi nke artificial dere; N'ime ọnwa ndị na-esote o were nkeji 2 iji tinye CSV ọhụrụ wee mee koodu ahụ. Echekwara nkeji 38 kwa ọnwa na enweghị mperi nbipụta akwụkwọ ntuziaka ọzọ.
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Adịghị ike:
Chepụta data ahịa a.
Ihe nlereanya ahụ nwere ike dabara na foto ma ọ bụ nye koodu enweghị usoro; A naghị edozi data ahụ n'ezie, enweghị ntọala eziokwu.
siri ike:
Ọrụ gị: onye enyemaka Python/matplotlib. Data: CSV, kọlụm "mpaghara" (ederede), "buyume_percentage" (nọmba, nwere ike ịdị njọ). Dee koodu eserese kwụ ọtọ: hazie site na uru, gosi mpaghara kachasị elu, tinye y=0 ahịrị ntụaka (ihe na-adịghị mma), tinye akara pasentị na ngwụcha mmanya. Nye koodu executable, gụọ site na CSV, nọmba dabara. Tinye aha ihe eji etinye aha maka aha ahụ.
Nke abụọ gụnyere nhazi data, iwu ịkwụwa aka ọtọ, na ụkpụrụ "gụọ site na koodu, emela ya" ụkpụrụ; Ihe mmepụta a bụ ma nke ziri ezi na nke a na-edezi.
Nhọrọ ngwá ọrụ: mgbe spreadsheet, mgbe koodu?
Ịkwesighi ide koodu maka chaatị ọ bụla. Maka eserese dị ntakịrị, otu oge, dị mfe, akwụkwọ akụkọ (Excel, Google Spreadsheets) na-ezukarị ma na-agba ọsọ. Koodu na-enweta mmeri mgbe: a na-emelite data ahụ mgbe niile (na-enye ume ọhụrụ otu eserese kwa ọnwa), eserese ahụ dị mgbagwoju anya ma ọ bụ ọtụtụ (dị ka obere eserese ọtụtụ), njikwa zuru oke achọrọ (ntọala ntụkwasị obi, akara aha omenala), ma ọ bụ ọ dị mkpa na nsonaazụ ya ga-emegharị. Ị nwekwara ike ịjụ nke dabara adaba maka ọgụgụ isi.
Ọnọdụ
ụgbọ ala dabara adaba
Ntak
Ogwe dị mfe otu oge
mpempe akwụkwọ
Ọsọ, enweghị koodu achọrọ
A na-emelite akụkọ kwa ọnwa
Koodu (Python)
Dee otu ugboro, gbaa ọsọ ọzọ
dashboard mmekọrịta/nyocha
Koodu (atụmatụ) / ngwaọrụ BI
mmekọrịta chọrọ
Ọtụtụ obere eserese
Koodu
Iji aka na-ese ihe na-agwụ ike yana ezighi ezi
Ọrụ gị: onye ndụmọdụ nleba anya data. Achọrọ m ịmepụta eserese ndị a: [ihe oriri]. [Ugboro ole] ka emelitere data, [ole] chaatị dị iche iche achọrọ. Akwụkwọ mgbasa ozi ma ọ bụ koodu Python nwere ezi uche karịa? Kpebie mkpebi gị; Kedu ọba akwụkwọ ị kwadoro maka koodu?
Ndụmọdụ: "A ga m eme nke a ọzọ kwa ọnwa?" Ọ bụrụ na azịza nke ajụjụ ahụ bụ "ee", ntinye ego koodu na-akwụ ụgwọ maka onwe ya mgbe niile. Ọ bụrụ na ọ bụ otu agbapụ, akwụkwọ mpịakọta ga-ezuru ya.
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-arịọ maka "eserese" nke eserese ahụ: Mgbe ị rịọrọ maka onyonyo kama koodu, anaghị edozi data ahụ n'ezie.
- Ịtụkwasị obi na koodu ahụ n'emeghị ya: Ịtụnye mmepụta na slide ahụ na-ejighị anya nyochaa ya.
- Anaghị enye nkwado uru: Anaghị atụnyere ihe dị na eserese ahụ na data.
- Ịhụghị ahịrị na-efu/mafere: Anaghị elele ọnụọgụ ntụpọ.
- Na-emeso ya dị ka ọrụ otu oge: Ịghara idebe koodu na ịmalite site na ọkọ kwa ọnwa.
Na nchịkọta
Rịọ ọgụgụ isi maka koodu nke na-emepụta eserese ahụ, ọ bụghị foto nke eserese ahụ, wee mee koodu ahụ n'onwe gị; n'ihi na koodu nhazi data dị ka ọ dị na-enye deterministic na repeatable results. Kọwaa usoro data, tinye iwu iguzosi ike n'ezi ihe (site na axis 0, labelụ, isi iyi) n'ime arịrịọ ahụ, jiri uru-iguzosi ike n'ezi ihe-ọnụkọ-nchịkọta hashes kwado mmepụta ahụ. Usoro na-akụda amụma okwu oge ọ bụla; Mana njikwa ikpeazụ bụ nke gị.
Ọrụ ngwa
Maka faịlụ data nke gị: (1) Kọwaa nhazi data na AI wee bipụta koodu ọgbọ eserese (ya na iwu eziokwu). (2) Gbaa koodu ahụ wee jiri aka tụnyere ụkpụrụ 2-3 na eserese ahụ na data ahụ. (3) N'otu koodu ahụ, dozie mmanya ahụ site na uru ma tinye otu agba agba. (4) Chekwaa koodu ka ijiri ọzọ n'ọnwa na-abịa.
ndetu
- [ ] Achọrọ m ma gbaa koodu na-emepụta chaatị ahụ, ọ bụghị foto ya.
- [] Koodu na-agụ data sitere na faịlụ n'ezie, ọ naghị eme nọmba.
- [] Atụnyere m ụkpụrụ 2-3 na eserese ahụ na data ahụ.
- [] Ọnụọgụ nke isi/otu dị dakọtara na ahịrị dị na data ahụ.
- [ ] Y axis na ọnụ ọgụgụ bụ eziokwu; Enweghị nkwụsịtụ axis.
- [ ] echekwara m koodu ka m jiri ọzọ.