{"id":193713,"date":"2024-04-08T11:56:58","date_gmt":"2024-04-08T10:56:58","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=193713"},"modified":"2024-03-23T12:15:24","modified_gmt":"2024-03-23T11:15:24","slug":"sweetviz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/sweetviz","title":{"rendered":"Sweetviz: Eine Python-Bibliothek f\u00fcr Data Mining"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"193713\" class=\"elementor elementor-193713\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52ec96c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"52ec96c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed77742 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ed77742\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data Mining ist ein wesentlicher Pfeiler jeder sinnvollen Datenanalyse. Die Qualit\u00e4t der in dieser Anfangsphase verwendeten Werkzeuge kann den Erfolg des Projekts stark beeinflussen.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c4eae79 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c4eae79\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Sweetviz ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die mit nur zwei Zeilen Code wundersch\u00f6ne Visualisierungen mit hoher Dichte erzeugt, um die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-exploration\">explorative Datenanalyse<\/a> (EDA) zu starten. Die Ausgabe ist eine v\u00f6llig eigenst\u00e4ndige HTML-Anwendung.<\/p><p>Das System wurde entwickelt, um Zielwerte schnell zu visualisieren und Datens\u00e4tze zu vergleichen. Sein Ziel ist es, die schnelle Analyse von Zielmerkmalen, von <strong>Trainingsdaten im Vergleich zu Testdaten und andere Aufgaben zur Charakterisierung \u00e4hnlicher Daten zu erleichtern.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f0029fb elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f0029fb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Die Sprache Python lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b575fb4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b575fb4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4af1c45 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4af1c45\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Installation von Sweetviz und Hauptfunktionen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a280b07 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a280b07\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Fangen wir mit dem praktischen Teil an: der Installation von Sweetviz. Dies geht schnell und einfach \u00fcber den Pipeline-Manager von Python. \u00d6ffne dein Terminal oder deine Eingabeaufforderung und f\u00fchre den folgenden Befehl aus:<\/span>.<\/p><pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">```pip install sweetviz```<\/span><\/pre><p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit der vollst\u00e4ndigen 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:<\/span>.<\/p><ul><li style=\"list-style-type: none;\"><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Erstelle ein <strong>DataframeReport<\/strong>-Objekt mithilfe einer der folgenden Funktionen: analyze(), compare() oder compare_intra().<\/span><\/li><\/ul><\/li><\/ul><ul><li style=\"list-style-type: none;\"><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"> Verwende eine Funktion<strong> show_xxx()<\/strong>, um den Bericht anzuzeigen. Du kannst nun zwischen den Berichtsoptionen HTML oder Notebook w\u00e4hlen.<\/span><\/li><\/ul><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-820cb6d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"820cb6d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die folgenden Funktionen erm\u00f6glichen es, mit Sweetviz schnell und einfach umfangreiche visuelle Analysen anzubieten: <\/span>.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><b>analyze()<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : Die Funktion analyze() ist das Herzst\u00fcck von Sweetviz. Sie erzeugt einen vollst\u00e4ndigen Bericht \u00fcber einen Datensatz. Wenn sie ausgef\u00fchrt wird, erzeugt sie eine HTML-Anwendung in 1080p im Vollbildmodus in deinem Standardbrowser<\/span><\/p><pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">```importiere sweetviz as sv<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">report = sv.analyze(df)<\/span>.<\/pre><p><span style=\"font-weight: 400;\">report.show_html(&#8218;report.html&#8216;)&#8222;`<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Funktion erzeugt einen detaillierten HTML-Bericht mit deskriptiven Statistiken, Visualisierungen und Vergleichen zwischen verschiedenen Spalten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f7bfa7 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1f7bfa7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/image1-1.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f1bfe2d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f1bfe2d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"padding-left: 40px;\"><b>compare() <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Besonders n\u00fctzlich, um zwei Datens\u00e4tze zu vergleichen, sei es, um einen Trainingssatz gegen einen Testsatz zu bewerten oder um zwei verschiedene S\u00e4tze zu vergleichen.<\/span><\/p><pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">```compare_report = sv.compare([df, 'Training'], [df_test, 'Test'])<\/span><\/pre><p><br \/><span style=\"font-weight: 400;\">compare_report.show_html(&#8218;compare_report.html&#8216;)&#8222;`<\/span>.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Du erh\u00e4ltst dann einen Vergleichsbericht, der die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Datens\u00e4tzen aufzeigt:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-07aea1d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"07aea1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lernen, wie man Sweetviz benutzt<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de4f825 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"de4f825\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/image2-1.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9ef1a2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c9ef1a2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"padding-left: 40px;\"><b>analyze_feature()<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : Um eine detaillierte Analyse einer bestimmten Funktion zu erhalten<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">&#8222;`feature_report = sv.analyze_feature(df, &#8218;Revenu&#8216;)<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">feature_report.show_html(&#8218;feature_report.html&#8216;)&#8222;`<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Hier erstellst du einen detaillierten Bericht f\u00fcr die angegebene Funktion, der detaillierte Informationen \u00fcber ihre Verteilung und ihr Verhalten liefert.<\/span>.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><b>compare_intra()<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : Hiermit kannst du mehrere \u00e4hnliche Datens\u00e4tze miteinander vergleichen<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">&#8222;`intra_compare_report = sv.compare_intra(df_grouped, groupby=&#8217;Kategorie&#8216;)<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">intra_compare_report.show_html(&#8218;intra_compare_report.html&#8216;)&#8222;`<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Funktion erstellt einen konzerninternen Vergleichsbericht, der signifikante Unterschiede zwischen den Teilkonzernen hervorhebt.<\/span><\/p><p><br \/><span style=\"font-weight: 400;\">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.<\/span>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc67aa7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dc67aa7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fdb990a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fdb990a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Weiterer Nutzen von Sweetviz<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19502d7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"19502d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Verwendung der Funktion analyze() bietet einen Gesamt\u00fcberblick \u00fcber die Daten, mit compare() kannst du die Unterschiede zwischen einzelnen S\u00e4tzen bewerten. Die Funktion analyze_feature() bietet gezielte Informationen, und compare_intra() vereinfacht den Vergleich zwischen verschiedenen <strong>Gruppen innerhalb deines Datensatzes.<\/strong><\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" data-sheets-root=\"1\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python f\u00fcr Dummies Teil 2&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-fuer-dummies-teil-2\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-fuer-dummies-teil-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python f\u00fcr Dummies Teil 2<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python Schulung&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-schulung\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-schulung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Schulung<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was ist Scala und wieso ist Python besser&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/scala-was-ist-diese-programmiersprache-und-wieso-ist-python-besser\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/scala-was-ist-diese-programmiersprache-und-wieso-ist-python-besser\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was ist Scala und wieso ist Python besser<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Top der nativen Python Funktionen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-nativen-python-funktionen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-nativen-python-funktionen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Top der nativen Python Funktionen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Imageio&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/imageio-die-python-bibliothek-fuer-bilddaten\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/imageio-die-python-bibliothek-fuer-bilddaten\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Imageio<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python f\u00fcr Dummies Teil 1&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programm-fuer-dummies-teil-1\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programm-fuer-dummies-teil-1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python f\u00fcr Dummies Teil 1<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-181d609 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"181d609\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d53ac18 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d53ac18\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum Sweetviz nutzen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6af2741 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6af2741\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Du kennst wahrscheinlich die Bibliotheken <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/matplotlib-alles-wissen\">Matplotlib<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/seaborn-alles-ueber-das-python-tool-zur-datenvisualisierung\">Seaborn<\/a> oder Plotly. Wie unterscheidet sich Sweetviz von anderen Data-Mining-Bibliotheken?<\/p><p><strong>Sweetviz vs. Pandas Profiling:<\/strong> Sweetviz zeichnet sich durch seine einfache Bedienung und seine intuitiven visuellen Berichte aus, die eine detaillierte Analyse mit nur einer Zeile Code erm\u00f6glichen.<\/p><p>Wir bevorzugen es wegen der einfachen Integration und der schnellen visuellen Berichte.<\/p><p><strong>Sweetviz vs. Matplotlib\/Seaborn:<\/strong> Sweetviz vereinfacht die Datenexploration, indem es automatisch umfassende visuelle Berichte mit nur einer Zeile Code erstellt.<strong> Matplotlib und Seaborn<\/strong> erfordern oft das manuelle Schreiben von Code f\u00fcr jede Visualisierung.<\/p><p>Die Automatisierung von <strong>Sweetviz<\/strong> beschleunigt den Prozess der explorativen Analyse, w\u00e4hrend Matplotlib und Seaborn oft mehr Aufwand erfordern, um \u00e4hnliche Ergebnisse zu erzielen.<\/p><p><strong>Sweetviz vs. Plotly:<\/strong> Obwohl Plotly ideal f\u00fcr interaktive Grafiken ist, zeichnet sich Sweetviz durch seine einfache Bedienung aus. Sweetviz bietet eine \u00e4hnliche Visualisierung ohne komplizierte manuelle Konfiguration.<\/p><p>Du kennst wahrscheinlich die Bibliotheken Matplotlib, Seaborn oder auch Plotly. Wie unterscheidet sich Sweetviz von anderen Data-Mining-Bibliotheken?<\/p><p><strong>Sweetviz vs. Pandas Profiling:<\/strong> Sweetviz zeichnet sich durch seine einfache Bedienung und seine intuitiven visuellen Berichte aus, die eine <strong>detaillierte Analyse mit nur einer Zeile Code erm\u00f6glichen.<\/strong> Wir bevorzugen es wegen der einfachen Integration und der schnellen visuellen Berichte.<\/p><p><strong>Sweetviz vs. Matplotlib\/Seaborn:<\/strong> 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 f\u00fcr jede Visualisierung.<\/p><p>Die Automatisierung von Sweetviz beschleunigt den Prozess der explorativen Analyse, w\u00e4hrend Matplotlib und Seaborn oft mehr Aufwand erfordern, um \u00e4hnliche Ergebnisse zu erzielen.<\/p><p><strong>Sweetviz vs. Plotly:<\/strong> Obwohl Plotly ideal f\u00fcr interaktive Grafiken ist, zeichnet sich Sweetviz durch seine einfache Bedienung aus. Sweetviz bietet eine \u00e4hnliche Visualisierung, ohne dass eine komplizierte manuelle Konfiguration erforderlich ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b39d90 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3b39d90\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/bibliotheques-python.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75194d7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"75194d7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-90c66bc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"90c66bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Zusammenfassend<\/strong> l\u00e4sst sich sagen, dass Sweetviz eine Vielzahl von leistungsstarken Funktionen f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">explorative Datenanalyse<\/a> bietet. Wenn du diese Funktionen in deinen Arbeitsablauf einbaust, kannst du den Reichtum deiner Daten voll aussch\u00f6pfen.<\/p><p>Ob du nun detaillierte Berichte erstellst,<strong> Datens\u00e4tze vergleichst<\/strong> oder gezielt Funktionen analysierst, Sweetviz zeichnet sich als wertvoller Begleiter in deinem Werkzeugkasten f\u00fcr die Datenanalyse aus.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5855226 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5855226\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Schulungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-752e9f9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"752e9f9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c58bdde elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"c58bdde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Sweetviz?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Sweetviz ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die mit nur zwei Zeilen Code wundersch\u00f6ne Visualisierungen mit hoher Dichte f\u00fcr die explorative Datenanalyse (EDA) erzeugt. Die Ausgabe ist eine v\u00f6llig eigenst\u00e4ndige HTML-Anwendung.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Wie funktioniert Sweetviz?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Das System wurde entwickelt, um Zielwerte schnell zu visualisieren und Datens\u00e4tze zu vergleichen. Es soll die schnelle Analyse von Zielmerkmalen, Trainingsdaten im Vergleich zu Testdaten und andere Aufgaben zur Charakterisierung \u00e4hnlicher Daten erleichtern.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Warum Sweetviz verwenden?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Sweetviz zeichnet sich durch seine Benutzerfreundlichkeit und seine intuitiven visuellen Berichte aus, die mit einer einzigen Zeile Code eine detaillierte Analyse erm\u00f6glichen. Wir bevorzugen es wegen der einfachen Integration und der schnellen visuellen Berichte.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data Mining ist ein wesentlicher Pfeiler jeder sinnvollen Datenanalyse. Die Qualit\u00e4t 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 wundersch\u00f6ne Visualisierungen mit hoher Dichte erzeugt, um die explorative Datenanalyse (EDA) zu starten. Die Ausgabe ist eine v\u00f6llig eigenst\u00e4ndige HTML-Anwendung. 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