ဒီဟာက ယခင်သင်ခန်းစာရဲ့ အလုပ်ပေးစာ ရဲ့ ဆက်လက်မှုဖြစ်ပြီး၊ ဒေတာအစုအဖွဲ့ကို အနည်းငယ်ကြည့်ရှုခဲ့ပါတယ်။ အခုတော့ ဒေတာကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ လေ့လာသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
နောက်တစ်ကြိမ်၊ ဖောက်သည်က သိချင်တဲ့မေးခွန်းက: နယူးယောက်မြို့က အဝါရောင်တက်စီစီးသူတွေဟာ ဆောင်းရာသီမှာလား၊ နွေရာသီမှာလား ယာဉ်မောင်းတွေကို ပိုများစွာ အကြွေးအတင်းပေးလဲ?
သင့်အဖွဲ့ဟာ ဒေတာသိပ္ပံဘဝစက်ဝိုင်းရဲ့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း အဆင့်မှာ ရှိပြီး၊ ဒေတာအစုအဖွဲ့အပေါ် Exploratory Data Analysis (EDA) လုပ်ဆောင်ရမယ့်တာဝန်ရှိပါတယ်။ သင့်ကို 2019 ခုနှစ် ဇန်နဝါရီနှင့် ဇူလိုင်လအတွင်း 200 ခုသော တက်စီငှားမှုများပါဝင်တဲ့ notebook နဲ့ ဒေတာအစုအဖွဲ့တစ်ခု ပေးထားပါတယ်။
ဒီဖိုင်တွဲထဲမှာ notebook တစ်ခုနဲ့ Taxi & Limousine Commission မှ ဒေတာတွေ ပါဝင်ပါတယ်။ ဒေတာအကြောင်းပိုမိုသိရှိရန် dataset's dictionary နဲ့ user guide ကို ကိုးကားပါ။
ဒီသင်ခန်းစာမှာ သင်ယူခဲ့တဲ့နည်းလမ်းတချို့ကို အသုံးပြုပြီး notebook ထဲမှာ သင့်ကိုယ်ပိုင် EDA လုပ်ပါ (လိုအပ်ရင် cell တွေ ထပ်ထည့်ပါ)၊ အောက်ပါမေးခွန်းတွေကို ဖြေပါ:
- ဒေတာထဲမှာ အကြွေးအတင်းပမာဏကို သက်ရောက်စေမယ့် အခြားသော အကြောင်းအရာတွေ ဘာတွေရှိနိုင်သလဲ?
- ဖောက်သည်ရဲ့မေးခွန်းကို ဖြေရှင်းဖို့ မလိုအပ်နိုင်တဲ့ ကော်လံတွေ ဘာတွေဖြစ်မလဲ?
- ယခုအချိန်ထိ ပေးထားတဲ့အချက်အလက်အရ၊ ရာသီအလိုက် အကြွေးအတင်းပေးမှုအပြုအမူကို သက်သေပြနိုင်တဲ့ ဒေတာရှိသလား?
| ထူးချွန် | လုံလောက် | တိုးတက်မှုလိုအပ် |
|---|
ဝက်ဘ်ဆိုက်မှတ်ချက်:
ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု Co-op Translator ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း၊ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။ မူရင်းစာရွက်စာတမ်းကို ၎င်း၏ မူလဘာသာစကားဖြင့် အာဏာတည်သော ရင်းမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူ့ဘာသာပြန်ပညာရှင်များမှ ဘာသာပြန်ခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုမှားများ သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်မှားများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။