コンテンツ分野 2: 探索的データ分析

欠損データ、破損データ、ストップワードを特定および処理する。

データをフォーマット、正規化、拡張、スケールする。

ラベル付けされたデータが十分にあるかどうかを判断する。

データセットから特徴量 (テキスト、音声、画像、パブリックデータセットなどのデータソースからの特徴量を含む) を特定および抽出する。

特徴量エンジニアリングの概念 (ビニング、トークン化、外れ値、合成特徴量、ワンホットエンコーディング、データの次元低減など) を分析および評価する。

グラフ (散布図、時系列、ヒストグラム、箱ひげ図など) を作成する。

記述統計 (相関、要約統計、p 値など) を解釈する。

クラスター分析 (階層分析、診断、エルボー図、クラスターサイズなど) を実行する。