Рубрика «seaborn»

в 20:13, , рубрики: DataFrame, pandas, python, seaborn, визуализация данных, интернет-маркетинг

Попробуем визуализировать данные по рекламным кампаниям, которые храняться в DataFrame.

Дано:

DataFrame, в котором хранится статистика по рекламным кампаниям по следующим показателям:

  • CampaignName
  • Date
  • Impressions
  • Clicks
  • Ctr
  • Cost
  • AvgCpc
  • BounceRate
  • AvgPageviews
  • ConversionRate
  • CostPerConversion
  • Conversions

Визуализация столбца из DataFrame с помощью библиотеки Seaborn - 1

Импортируем все необходимое:

import seaborn as sns
from pandas import Series,DataFrame

Прочитаем наш DataFrame из csv

f=DataFrame.from_csv("cashe.csv",header=0,sep='',index_col=0,parse_dates=True)

Читать полностью »

в 14:48, , рубрики: ConceptNet Numberbatch, glove, matplotlib, numpy, pandas, python, scikit-learn, scipy, seaborn, word2vec, анализ тональности, дерево синтаксического анализа, искусственный интеллект, классификатор, машинное обучение, сентимент-анализ

Предостерегающий урок.

Сделаем классификатор тональности!

Анализ тональности (сентимент-анализ) — очень распространённая задача в обработке естественного языка (NLP), и это неудивительно. Для бизнеса важно понимать, какие мнения высказывают люди: положительные или отрицательные. Такой анализ используется для мониторинга социальных сетей, обратной связи с клиентами и даже в алгоритмической биржевой торговле (в результате боты покупают акции Berkshire Hathaway после публикации положительных отзывов о роли Энн Хэтэуэй в последнем фильме).

Метод анализа иногда слишком упрощён, но это один из самых простых способов получить измеримые результаты. Просто подаёте текст — и на выходе положительные и отрицательные оценки. Не нужно разбираться с деревом синтаксического анализа, строить граф или какое-то другое сложное представление.
Читать полностью »

в 12:41, , рубрики: enron, pandas, python, seaborn, классификация, машинное обучение

Представляю вашему вниманию вторую часть статьи о поиске подозреваемых в мошениничестве на основе данных из Enron Dataset. Если вы не читали первую часть, ознакомиться с ней можно здесь.

Сейчас речь пойдет про процесс построения, оптимизации и выбора модели, которая даст ответ: стоит ли подозревать человека в мошеничестве?

Enron

Читать полностью »

в 9:57, , рубрики: enron, pandas, python, seaborn, классификация, машинное обучение

Корпорация Enron — это одна из наиболее известных фигур в американском бизнесе 2000-ых годов. Этому способствовала не их сфера деятельности (электроэнергия и контракты на ее поставку), а резонанс в связи с мошенничеством в ней. В течении 15 лет доходы корпорации стремительно росли, а работа в ней сулила неплохую заработную плату. Но закончилось всё так же быстротечно: в период 2000-2001гг. цена акций упала с 90$/шт практически до нуля по причине вскрывшегося мошенничества с декларируемыми доходами. С тех пор слово "Enron" стало нарицательным и выступает в качестве ярлыка для компаний, которые действуют по аналогичной схеме.

В ходе судебного разбирательства, 18 человек (в том числе крупнейшие фигуранты данного дела: Эндрю Фастов, Джефф Скиллинг и Кеннет Лей) были осуждены.

image![image](http://https://habrastorage.org/webt/te/rh/1l/terh1lsenbtg26n8nhjbhv3opfi.jpeg)

Вместе с тем были опубликованы архив электронной переписки между сотрудниками компании, более известный как Enron Email Dataset, и инсайдерская информация о доходах сотрудников данной компании.

В статье будут рассмотрены источники этих данных и на основе их построена модель, позволяющая определить, является ли человек подозреваемым в мошенничестве. Звучит интересно? Тогда, добро пожаловать под хабракат. Читать полностью »

в 7:21, , рубрики: data mining, headhunter, hh.ru, seaborn, Блог компании HeadHunter, визуализация данных, графики, зарплата, Исследования и прогнозы в IT, Карьера в IT-индустрии, резюме, резюме IT-специалиста, сексизм

Недавно мне на глаза попалась статья про анализ датасета резюме hh.ru, который участвовал в каком-то хакатоне. Это навело меня на мысль самому поиграться с данными резюме. Тем более что у меня их немного больше. Я выбрал самую интересную для меня профобласть, которую можно указать в резюме, — «Информационные технологии, интернет, телеком».

Под катом вас ожидает много графиков, на которых вы узнаете, сколько получают люди в различных айтишных специализациях, выпускники каких вузов хотят больше всего денег, у каких работодателей айтишники задерживаются меньше всего, зарабатывают ли пользователи гуглопочты больше, чем пользователи почты Яндекса или Мейла, и много другой информации.

Анализ резюме HH.RU: много графиков и немного сексизма и дискриминации - 1
Читать полностью »

в 22:31, , рубрики: big data, kaggle, pandas, python, python3, seaborn, sklearn, визуализация данных

Хочу поделиться опытом решения задачи по машинному обучению и анализу данных от Kaggle. Данная статья позиционируется как руководство для начинающих пользователей на примере не совсем простой задачи.

Выборка данных

Выборка данных содержит порядка 8,5 млн строк и 29 столбцов.Вот некоторые из параметров:

  • Широта-latitude
  • Долгота-longitude
  • Способ взятия пробы-method_name
  • Дата и время взятия пробы-date_local

image

Задача

  1. Найти параметры максимально влияющие на уровень CO в атмосфере.
  2. Создание гипотезы, предсказывающей уровень CO в атмосфере.
  3. Создание нескольких простых визуализаций.

Читать полностью »

в 12:58, , рубрики: data mining, data science, mlcourse_open, ods, plotly, python, seaborn, tsne, visualization, анализ данных, Блог компании Open Data Science, визуализация данных, машинное обучение

Открытый курс машинного обучения. Тема 2: Визуализация данных c Python - 1

Привет всем, кто начал проходить курс! Новые участники, добро пожаловать! Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE.

Напомним, что к курсу еще можно подключиться, дедлайн по 1 домашнему заданию – 6 марта 23:59.

Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!

Читать полностью »

в 9:45, , рубрики: churn rate, data analysis, data mining, data science, mlcourse_open, ods, pandas, pivot tables, python, seaborn, Блог компании Open Data Science, визуализация данных, машинное обучение, уроки python

Старт открытого курса OpenDataScience

Привет всем, кто ждал запуска открытого курса по практическому анализу данных и машинному обучению!

Открытый курс машинного обучения. Тема 1. Первичный анализ данных с Pandas - 1

Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas.

Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями.

Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas.

Читать полностью »

в 8:52, , рубрики: data mining, pandas, python, seaborn, визуализация данных

Как-то раз, читая новости на Медузе, я обратил внимание на то, что у разных новостей разное соотношение лайков из Facebook и ВКонтакте. Какие-то новости мегапопулярны на fb, а другими люди делятся только во ВКонтакте. Захотелось присмотреться к этим данным, попытаться найти в них интересные закономерности. Заинтересовавшихся приглашаю под кат!

imageЧитать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js