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Python数据挖掘中常用的五种AutoEDA 工具总结

2021-11-19 10:55:02 来源:易采站长站 作者:

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Python数据挖掘中常用的五种AutoEDA 工具总结

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我们能否使用一些自动化工具代替人来完成数据分析的过程呢,现有一些成熟的 AutoEDA 工具可以一定程度上完成上述过程。本文中,我将盘点常见的 AutoEDA 工具,欢迎收藏学习,喜欢点赞支持,文末提供技术交流群,欢迎畅聊。

1、Pandas Profiling

https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/master/index.html

Pandas Profiling是款比较成熟的工具,可以直接传入DataFrame即可完成分析过程,将结果展示为HTML格式,同时分析功能也比较强大。

功能:字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、重复行分析 耗时:较少

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2、AutoViz

https://github.com/AutoViML/AutoViz

AutoViz是款美观的数据分析工具,在进行可视化的同时将结果保存为图片格式。

功能:相关性分析、数值变量箱线图、数值变量分布图 耗时:较多

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3、Dataprep

https://dataprep.ai/

Dataprep是款比较灵活也比较强大的工具,也是笔者最喜欢的。它可以指定列进行分析,同时也可以在Notebook中进行交互式分析。

功能:字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。 耗时:较多

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4、SweetViz

https://github.com/fbdesignpro/sweetviz

SweetViz是款强大的数据分析工具,可以很好的分析训练集和测试集,以及目标标签与特征之间的关系。

功能:数据集对比分析、字段类型分析、变量分布分析、目标变量分析 耗时:中等

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5、D-Tale

https://github.com/man-group/dtale

D-Tale是款功能最为强大的数据分析工具,对单变量的分析过程支持比较好。

功能:字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。 耗时:中等

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