Data Mining ist ein wesentlicher Pfeiler jeder sinnvollen Datenanalyse. Die Qualität der in dieser Anfangsphase verwendeten Werkzeuge kann den Erfolg des Projekts stark beeinflussen.
Sweetviz ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die mit nur zwei Zeilen Code wunderschöne Visualisierungen mit hoher Dichte erzeugt, um die explorative Datenanalyse (EDA) zu starten. Die Ausgabe ist eine völlig eigenständige HTML-Anwendung.
Das System wurde entwickelt, um Zielwerte schnell zu visualisieren und Datensätze zu vergleichen. Sein Ziel ist es, die schnelle Analyse von Zielmerkmalen, von Trainingsdaten im Vergleich zu Testdaten und andere Aufgaben zur Charakterisierung ähnlicher Daten zu erleichtern.
Installation von Sweetviz und Hauptfunktionen
Fangen wir mit dem praktischen Teil an: der Installation von Sweetviz. Dies geht schnell und einfach über den Pipeline-Manager von Python. Öffne dein Terminal oder deine Eingabeaufforderung und führe den folgenden Befehl aus:.
```pip install sweetviz```Mit der vollständigen Installation bist du bereit, deine Daten mit der visuellen Kraft von Sweetviz zu erforschen. Die Erstellung eines Berichts mit Sweetviz ist ein schneller Prozess in zwei Schritten:.
- Erstelle ein DataframeReport-Objekt mithilfe einer der folgenden Funktionen: analyze(), compare() oder compare_intra().
- Verwende eine Funktion show_xxx(), um den Bericht anzuzeigen. Du kannst nun zwischen den Berichtsoptionen HTML oder Notebook wählen.
Die folgenden Funktionen ermöglichen es, mit Sweetviz schnell und einfach umfangreiche visuelle Analysen anzubieten: .
analyze() : Die Funktion analyze() ist das Herzstück von Sweetviz. Sie erzeugt einen vollständigen Bericht über einen Datensatz. Wenn sie ausgeführt wird, erzeugt sie eine HTML-Anwendung in 1080p im Vollbildmodus in deinem Standardbrowser
```importiere sweetviz as svreport = sv.analyze(df).
report.show_html(‚report.html‘)„`
Diese Funktion erzeugt einen detaillierten HTML-Bericht mit deskriptiven Statistiken, Visualisierungen und Vergleichen zwischen verschiedenen Spalten.
compare() : Besonders nützlich, um zwei Datensätze zu vergleichen, sei es, um einen Trainingssatz gegen einen Testsatz zu bewerten oder um zwei verschiedene Sätze zu vergleichen.
```compare_report = sv.compare([df, 'Training'], [df_test, 'Test'])
compare_report.show_html(‚compare_report.html‘)„`.
Du erhältst dann einen Vergleichsbericht, der die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Datensätzen aufzeigt:
analyze_feature() : Um eine detaillierte Analyse einer bestimmten Funktion zu erhalten
„`feature_report = sv.analyze_feature(df, ‚Revenu‘)
feature_report.show_html(‚feature_report.html‘)„`
Hier erstellst du einen detaillierten Bericht für die angegebene Funktion, der detaillierte Informationen über ihre Verteilung und ihr Verhalten liefert..
compare_intra() : Hiermit kannst du mehrere ähnliche Datensätze miteinander vergleichen
„`intra_compare_report = sv.compare_intra(df_grouped, groupby=’Kategorie‘)
intra_compare_report.show_html(‚intra_compare_report.html‘)„`
Diese Funktion erstellt einen konzerninternen Vergleichsbericht, der signifikante Unterschiede zwischen den Teilkonzernen hervorhebt.
Durch die Integration dieser Funktionen in deinen Arbeitsablauf nutzt du das volle Potenzial von Sweetviz, um deine Daten zu erforschen, zu verstehen und zu vergleichen..
Weiterer Nutzen von Sweetviz
Die Verwendung der Funktion analyze() bietet einen Gesamtüberblick über die Daten, mit compare() kannst du die Unterschiede zwischen einzelnen Sätzen bewerten. Die Funktion analyze_feature() bietet gezielte Informationen, und compare_intra() vereinfacht den Vergleich zwischen verschiedenen Gruppen innerhalb deines Datensatzes.
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Warum Sweetviz nutzen?
Du kennst wahrscheinlich die Bibliotheken Matplotlib, Seaborn oder Plotly. Wie unterscheidet sich Sweetviz von anderen Data-Mining-Bibliotheken?
Sweetviz vs. Pandas Profiling: Sweetviz zeichnet sich durch seine einfache Bedienung und seine intuitiven visuellen Berichte aus, die eine detaillierte Analyse mit nur einer Zeile Code ermöglichen.
Wir bevorzugen es wegen der einfachen Integration und der schnellen visuellen Berichte.
Sweetviz vs. Matplotlib/Seaborn: Sweetviz vereinfacht die Datenexploration, indem es automatisch umfassende visuelle Berichte mit nur einer Zeile Code erstellt. Matplotlib und Seaborn erfordern oft das manuelle Schreiben von Code für jede Visualisierung.
Die Automatisierung von Sweetviz beschleunigt den Prozess der explorativen Analyse, während Matplotlib und Seaborn oft mehr Aufwand erfordern, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen.
Sweetviz vs. Plotly: Obwohl Plotly ideal für interaktive Grafiken ist, zeichnet sich Sweetviz durch seine einfache Bedienung aus. Sweetviz bietet eine ähnliche Visualisierung ohne komplizierte manuelle Konfiguration.
Du kennst wahrscheinlich die Bibliotheken Matplotlib, Seaborn oder auch Plotly. Wie unterscheidet sich Sweetviz von anderen Data-Mining-Bibliotheken?
Sweetviz vs. Pandas Profiling: Sweetviz zeichnet sich durch seine einfache Bedienung und seine intuitiven visuellen Berichte aus, die eine detaillierte Analyse mit nur einer Zeile Code ermöglichen. Wir bevorzugen es wegen der einfachen Integration und der schnellen visuellen Berichte.
Sweetviz vs. Matplotlib/Seaborn: Sweetviz vereinfacht die Datenexploration, indem es automatisch umfassende visuelle Berichte mit nur einer Zeile Code erstellt. Matplotlib und Seaborn erfordern oft das manuelle Schreiben von Code für jede Visualisierung.
Die Automatisierung von Sweetviz beschleunigt den Prozess der explorativen Analyse, während Matplotlib und Seaborn oft mehr Aufwand erfordern, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen.
Sweetviz vs. Plotly: Obwohl Plotly ideal für interaktive Grafiken ist, zeichnet sich Sweetviz durch seine einfache Bedienung aus. Sweetviz bietet eine ähnliche Visualisierung, ohne dass eine komplizierte manuelle Konfiguration erforderlich ist.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sweetviz eine Vielzahl von leistungsstarken Funktionen für die explorative Datenanalyse bietet. Wenn du diese Funktionen in deinen Arbeitsablauf einbaust, kannst du den Reichtum deiner Daten voll ausschöpfen.
Ob du nun detaillierte Berichte erstellst, Datensätze vergleichst oder gezielt Funktionen analysierst, Sweetviz zeichnet sich als wertvoller Begleiter in deinem Werkzeugkasten für die Datenanalyse aus.
