探索的データ分析（Exploratory Data Analysis）:データ解析の基礎

データの読み込みと基本統計量の確認: データを読み込み、基本統計量（平均、中央値、標準偏差など）を計算してデータの概要を把握します。Pythonのpandasライブラリを使うと便利です。
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import pandas as pd
# データの読み込み
data = pd.read_csv('データファイル.csv')
# 基本統計量の確認
print(data.describe())
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データの可視化: データを視覚化することで、特徴や相関関係を把握することができます。Pythonのmatplotlibやseabornライブラリを使ってグラフを描画することができます。
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import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# ヒストグラムの描画
sns.histplot(data['列名'])
plt.show()
# 散布図の描画
sns.scatterplot(data=data, x='列名1', y='列名2')
plt.show()
```
欠損値の処理: データセットに欠損値がある場合、それらの値を処理する必要があります。欠損値の有無やパターンを確認し、適切な処理方法を選択します。pandasライブラリを使って欠損値を処理することができます。
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# 欠損値の確認
print(data.isnull().sum())
# 欠損値の削除
data = data.dropna()
# 欠損値の補完
data['列名'] = data['列名'].fillna(data['列名'].mean())
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変数間の相関分析: 変数間の相関を調査することで、データ内のパターンや関係性を把握することができます。pandasやseabornライブラリを使って相関行列やヒートマップを作成することができます。
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# 相関行列の計算
correlation_matrix = data.corr()
# ヒートマップの描画
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)
plt.show()
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これらはEDAの一部ですが、データの理解と洞察を得るための重要な手法です。データセットに合わせて適切なEDA手法を選択し、データ分析の基盤を築いてください。