Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT
Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT
01:58 Визуализация данных
• Обсуждение важности визуализации данных для анализа и принятия решений.
• Упоминаются различные типы графиков и их использование для оценки данных.
09:29 Применение средних значений
• Обсуждение использования разных средних значений для оценки данных.
• Упоминается важность понимания распределения данных для правильного применения средних значений.
12:19 Использование квартилей и перцентилей
• Упоминание использования квартилей и перцентилей для оценки данных.
• Обсуждение различных подходов к отсечению экстремальных значений для получения более достоверной статистики.
14:08 Использование ящика с усами
• Ящик с усами используется для сравнения нескольких распределений или для сравнения одного распределения в разрезе нескольких параметров.
• Он позволяет увидеть, насколько сильно отличаются распределения и определить, насколько они значимы.
19:51 Тепловая карта
• Тепловая карта используется для оценки нескольких измерений, таких как год и месяц, и позволяет увидеть динамику продаж, сезонность и корреляцию между признаками.
• Она помогает выявить зависимости и определить, какие признаки наиболее полезны для решения задачи.
27:37 Корреляция признаков
• Обсуждение важности корреляции признаков для решения задач машинного обучения.
• Упоминается, что корреляция не всегда означает причинно-следственную связь, и важно понимать, что корреляция может быть случайной.
41:40 Визуализация корреляции
• Демонстрация использования панс и сибор для визуализации корреляции признаков.
• Примеры использования данных из разных датасетов, включая Олимпийские игры, доходы в США и расход электроэнергии на заводе.
42:35 Использование графиков для анализа данных
• В видео обсуждается использование графиков для анализа данных, особенно в контексте временных рядов.
• Обсуждаются различные типы графиков, включая плот, который используется для построения графиков с последовательными точками, соединенными линией.
• В примере рассматривается график, построенный на основе данных об электроэнергии, где график показывает сезонность и годовые интервалы.
49:59 Сглаживание данных и использование скользящих окон
• В видео объясняется, как сглаживание данных может помочь в анализе сезонности и выявлении тенденций.
• Обсуждается использование скользящих окон для сглаживания данных, где размер окна может быть установлен на основе конкретных потребностей анализа.
• В примере показано, как использование скользящих окон может помочь в анализе динамики и прогнозировании на основе данных об электроэнергии.
57:29 Группировка данных по времени
• В видео объясняется, как группировать данные по времени, используя функцию groupby в Pandas.
• Можно указать частоту группировки, например, по месяцам или кварталам.
01:00:26 Олимпийские игры и возраст спортсменов
• Пример использования группировки для анализа данных Олимпийских игр, где возраст спортсменов меняется с течением времени.
• Можно построить график среднего возраста спортсменов по годам и полу.
01:04:55 Разделение данных на группы и подсчет среднего значения
• Для более детального анализа можно разделить данные на группы по годам и полу, а затем посчитать среднее значение для каждой группы.
• Это позволяет увидеть, на каком объеме данных было посчитано среднее значение.
01:08:32 Использование Seaborn для построения графиков
• Seaborn - это библиотека для построения графиков, которая упрощает и ускоряет процесс работы с данными.
• В видео показано, как использовать Seaborn для построения графиков среднего возраста спортсменов по годам и видам спорта.
01:13:05 Анализ данных
• Видео обсуждает процесс анализа данных, разбивая их на различные виды спорта и графики.
• Выделяются топ-5 видов спорта, которые покрывают 90% общей прибыли.
01:16:36 Гистограммы и их использование
• Видео объясняет, как гистограммы могут быть полезны для понимания распределения данных.
• Гистограммы могут быть построены с использованием различных диапазонов и бинов для более детального анализа.
01:20:57 Сравнение гистограмм и выводы
• Видео демонстрирует, как гистограммы могут быть использованы для сравнения различных показателей, таких как дневной, ночной и вечерний трафик.
• Гистограммы могут помочь выявить проблемы с данными, такие как отсутствие данных в определенных диапазонах.