У нас вы можете посмотреть бесплатно 🎯Exploring Data Range, shape Numerically and Graphically with Python Pandas🎯 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
⏩Level up your univariate EDA (Exploratory Data Analysis) in Python using real, practical steps with pandas and simple plots. We focus on understanding a single variable’s center, spread, and shape—then tie it to intuition with z-scores and the Empirical Rule (68–95–99.7). What you’ll learn: Descriptive stats: min/max, range, mean, median, variance, standard deviation, IQR Distribution shape: skewness and kurtosis for quick shape diagnostics Outliers: quick checks via z-scores and IQR Normality intuition: z-statistics and the Empirical Rule (when it applies) Visual EDA: histogram/KDE and box plot (matplotlib/plotly) to match the numbers Why watch: Build a solid foundation before bivariate analysis (saved for the next video) Learn how numeric summaries and visuals confirm each other Get repeatable patterns for quick, trustworthy EDA in pandas Prereqs: Basic Python and pandas. No heavy math—just clear, applied intuition. “Next: Bivariate EDA—correlation and scatterplots” + playlist link. PLEASE SUBSCRIBE, FOLLOW, LIKE AND COMMENT🙏 Your comments are invaluable to me. I read them all and answer asap!!!