وتعد تركيب البيانات وتراجعها تقنيات أساسية في تحليل البيانات، مما يتيح وضع نماذج للعلاقات بين المتغيرات، وباستخدام المكتبات مثل نومبي وشركة سيسيبي، يمكن للمستعملين أداء هذه المهام بكفاءة في مجموعات بيانات العالم الحقيقي، وتعرض هذه المادة أمثلة عملية تبين كيفية تطبيق هذه الأدوات في سيناريوهات مختلفة.

التراجع الخطي مع نومبي و SciPy

ويستخدم الانحدار الخطي لنموذج العلاقة بين المتغير المعال ومتغير واحد أو أكثر مستقلا، ويمكن، على سبيل المثال المثال المثال المثالي، تحليل مجموعة بيانات من أسعار وملامح الإسكان للتنبؤ بالأسعار استنادا إلى الحجم والموقع وغير ذلك من العوامل.

باستخدام (نومبي) ، تم إنشاء صفائف البيانات من أجل المتغيرات المميزة والمتغيرات المستهدفة وظائف (سي سي بي) المثلى مثل (الإنترنت)) تساعد على وضع نموذج خطي للبيانات، تخفف من الخطأ بين القيم المتوقعة والفعلية

التراجع الرئوي في التحليل

ويمتد الانتكاس على صعيد السياسة إلى نماذج خطية لاستخلاص العلاقات غير الخطية، فعلى سبيل المثال، قد يتطلب تحليل معدل نمو الثقافة البكتيرية بمرور الوقت تركيب بوليلوم رباعي أو مكعب للبيانات.

وظيفة (نومبي) تلائم البوليومات من درجات محددة إلى نقاط البيانات، ويمكن استخدام البوليلومات الناتجة عن ذلك للتنبؤ بالقيم المستقبلية أو فهم الاتجاه في مجموعة البيانات.

التمرين على البيانات العلمية

وكثيرا ما تنتج التجارب العلمية بيانات تتطلب تجهيزات منحنى للتفسير، فعلى سبيل المثال، يساعد وضع منحنى للغطاء في قياسات العينات المشعة على تحديد ثابتات نصف العمر والزبد.

وظيفة (سي سي بي) تسمح بتجهيز نماذج معقدة للبيانات، المستعملون يحددون وظيفة نموذجية،

موجز الطلبات

  • التنبؤ بأسعار الإسكان
  • تحليل اتجاهات النمو
  • النموذج الاستباقي للديعة المشعة
  • تحليل البيانات المالية
  • تفسير البيانات البيولوجية