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データの取得と前処理: データをインポートし、必要な前処理を行います。これには、データの読み込み、欠損値の処理、データの正規化などが含まれます。
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データの可視化: 可視化はデータの理解と分析に役立ちます。MatplotlibやSeabornなどのライブラリを使用して、データのグラフやプロットを作成します。
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データの分析: データの特徴を把握するために、統計的手法や機械学習アルゴリズムを使用します。PandasやNumPyなどのライブラリを使用して、データの集計や統計量の計算を行います。
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機械学習モデルの構築と評価: データから予測モデルを構築し、その性能を評価します。Scikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを使用して、機械学習アルゴリズムを実装し、モデルのトレーニングと評価を行います。
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結果の解釈と可視化: モデルの結果を解釈し、ビジュアル化します。予測結果の解釈や特徴の重要度の可視化など、さまざまな手法を使用して結果を理解します。
これらの手順を組み合わせて、Pythonを使用したNavin Hariharanのようなデータ分析プロジェクトを実施することができます。コード例やライブラリの具体的な使用方法については、公式ドキュメントやオンラインのチュートリアルを参照することをおすすめします。