使用筆記型電腦分析資料

本教學課程著重於如何使用內建於Data Science Workspace的Jupyter Notebooks，存取、探索及視覺化您的資料。 在本教學課程結束時，您應該已瞭解Jupyter Notebooks提供的部分功能，以便更清楚瞭解您的資料。

以下概念已匯入：

探索資料科學工作區中的筆記本

在本節中，會探索先前擷取到零售銷售結構描述中的資料。

資料科學工作區可讓使用者建立 Jupyter Notebooks 透過 JupyterLab 他們可以在其中建立和編輯機器學習工作流程的平台。 JupyterLab 是伺服器使用者端共同作業工具，可讓使用者透過網頁瀏覽器編輯筆記本檔案。 這些筆記型電腦可包含可執行程式碼和RTF元素。 出於我們的目的，我們將使用Markdown作為分析說明和可執行的工具 Python 執行資料探索和分析的程式碼。

選擇您的工作區

啟動時 JupyterLab，我們會看到Jupyter Notebooks的網頁型介面。 根據我們挑選的筆記型電腦型別，將會啟動對應的核心。

在比較要使用的環境時，我們必須考量每個服務的限制。 例如，如果我們使用 熊貓 資料庫，搭配 Python，一般使用者的RAM限製為2 GB。 即使身為進階使用者，RAM容量限製為20 GB。 如果處理較大的計算，則使用 Spark 提供1.5 TB的容量，可與所有筆記型電腦執行個體共用。

依預設，Tensorflow配方會在GPU叢集中運作，而Python會在CPU叢集中執行。

建立新的筆記本

在 Adobe Experience Platform UI，選取 資料科學 ，前往資料科學工作區。 從此頁面，選取 JupyterLab 以開啟 JupyterLab 啟動器。 您應該會看到類似此的頁面。

在教學課程中，我們將使用 Python 3 （在Jupyter Notebook中）來顯示如何存取及探索資料。 在「啟動器」頁面中，提供範例筆記本。 我們將使用「零售業」配方 Python 3.

零售方式是獨立的範例，使用相同的零售資料集來顯示如何在Jupyter Notebook中探索和視覺化資料。 此外，筆記型電腦還進一步深入訓練與驗證。 有關此特定記事本的詳細資訊，請參閱以下內容 逐步解說.

存取資料

我們將透過內部存取資料 Adobe Experience Platform 和外部資料。 我們將使用 data_access_sdk_python 資料庫以存取內部資料，例如資料集和XDM結構描述。 對於外部資料，我們將使用大熊貓 Python 資料庫。

外部資料

開啟零售銷售筆記本後，找到「載入資料」標頭。 下列專案 Python 程式碼使用熊貓 DataFrame 資料結構和 read_csv() 用於讀取託管於的CSV的函式 Github 放入DataFrame：

Pandas的DataFrame資料結構是2維標籤資料結構。 若要快速檢視資料的維度，我們可以使用 df.shape. 這會傳回代表DataFrame維度的Tuple：

最後，我們可以檢視資料的外觀。 我們可以使用 df.head(n) 若要檢視第一個 n DataFrame的列：

Experience Platform 資料

現在，我們將繼續存取 Experience Platform 資料。

依資料集ID

針對本節，我們使用「零售業」資料集，此資料集與「零售業」範例筆記本中使用的資料集相同。

在Jupyter Notebook中，您可以從 資料 標籤 左側。 選取索引標籤後，會提供兩個資料夾。 選取 資料集 資料夾。

現在在資料集目錄中，您可以看到所有擷取的資料集。 請注意，如果您的目錄大量填入資料集，載入所有專案可能需要幾分鐘的時間。

由於資料集相同，因此我們想取代上一個使用外部資料的區段的載入資料。 選取下的程式碼區塊 載入資料 並按下 'd' 鍵盤按鍵兩次。 請確定焦點在區塊上，而不是文字中。 您可以按下 'esc' 在按下前逸出文字焦點 'd' 兩次。

現在，我們可以用滑鼠右鍵按一下 Retail-Training-<your-alias> 資料集，並在下拉式清單中選取「在筆記本中探索資料」選項。 您的記事本中將會出現一個可執行程式碼專案。

from data_access_sdk_python.reader import DataSetReader
from datetime import date
reader = DataSetReader()
df = reader.load(data_set_id="xxxxxxxx", ims_org="xxxxxxxx@AdobeOrg")
df.head()

如果您使用以外的其他核心 Python，請參閱 此頁面 以存取上的資料 Adobe Experience Platform.

選取可執行檔儲存格，然後按一下工具列中的播放按鈕，即可執行可執行檔程式碼。 的輸出 head() 會是表格，以資料集的索引鍵為欄，且是資料集中的前n列。 head() 接受整數引數，以指定要輸出多少行。 預設值為5。

如果您重新啟動核心並再次執行所有儲存格，應該會取得與之前相同的輸出。

探索您的資料

現在我們可以存取您的資料了，接下來讓我們使用統計和視覺效果來關注資料本身。 我們使用的資料集是零售資料集，提供指定日期45個不同商店的其他資訊。 特定的一些特性 date 和 store 包含下列專案：

統計摘要

我們可以善用 Python’s 熊貓資料庫，以取得每個屬性的資料型別。 下列呼叫的輸出會提供每個欄的專案數和資料型別的相關資訊：

df.info()

此資訊很有用，因為知道每欄的資料型別能讓我們知道如何處理資料。

現在來看看統計摘要。 只會顯示數值資料型別，因此 date， storeType、和 isHoliday 將不會輸出：

df.describe()

透過此圖示，我們可以看到每個特性有6435個例項。 此外，也會提供平均值、標準差(std)、最小值、最大值以及四分位數等統計資訊。 這可提供資料偏差的相關資訊。 在下一節中，我們將介紹視覺效果，它可與此資訊搭配使用，讓我們對資料有良好的瞭解。

檢視以下專案的最小值和最大值： store，則可看到資料代表的獨特儲存區有45個。 此外還有 storeTypes 區分商店的獨特功能。 我們可以看到 storeTypes 方法是執行下列動作：

這表示22家店屬於 storeType A，17個 storeType B和6為 storeType C.

資料視覺效果

現在我們知道資料框架值了，我們想透過視覺效果來補充這些值，讓事情變得更清晰、更易於識別模式。 將結果傳達給對象時，圖表也很有用。 部分 Python 適用於視覺效果的資料庫包括：

在本節中，我們將快速說明使用每個程式庫的一些優點。

Matplotlib 是最舊的 Python 視覺效果套件。 他們的目標是讓「簡單的事情變得容易，而困難的事情變得可能」。 由於套件功能非常強大，但同時也伴隨著複雜性，因此這點通常是對的。 要取得看起來合理的圖表，而不需要花費大量的時間和精力，並不總是很容易。

熊貓 主要用於其DataFrame物件，允許透過整合索引進行資料操作。 不過，熊貓也包含以matplotlib為基礎的內建繪圖功能。

Seaborn 是在matplotlib上建立的套件。 其主要目標是讓預設圖表更具視覺吸引力，並簡化建立複雜圖表的工作。

格子圖 是同樣以matplotlib建置的套件。 不過，主要差異在於此工具是R的ggplot2連線埠。與seaborn類似，目標是改善matplotlib。 熟悉R的ggplot2的使用者應考慮此資料庫。

單變數圖表

單變數圖表是個別變數的圖表。 常見的單變數圖表是方塊和鬍鬚圖，可用來視覺化您的資料。

使用先前提供的零售資料集，我們可以為45家商店及其每週銷售額分別產生盒子和鬍鬚圖。 繪圖是使用 seaborn.boxplot 函式。

方塊和須狀圖可用來顯示資料的分佈。 繪圖的外線顯示上四分位元和下四分位元，而方塊橫跨四分位元之間的範圍。 方塊中的線條會標籤中位數。 任何超過四分位數上方或下方1.5倍的資料點都會標示為圓形。 這些點會被視為離群值。

多變數圖表

多變數繪圖可用來檢視變數之間的互動。 透過視覺效果，資料科學家可以看到變數之間是否有任何關聯或模式。 常用的多變數圖表是關聯矩陣。 透過相關矩陣，多個變數之間的相依性會以相關係數量化。

使用相同的零售業資料集，我們就能產生關聯矩陣。

請注意中心對角線1的向下。 這表示在比較變數與其本身時，變數具有完全的正相關性。 強正相關具有更接近1的量級，而弱相關將更接近0。 負相關以負係數顯示，顯示反向趨勢。

後續步驟

本教學課程說明如何在資料科學工作區中建立新的Jupyter Notebook，以及如何從外部存取資料 Adobe Experience Platform. 具體來說，我們已進行下列步驟：

現在您已準備好繼續使用 下一節 封裝配方並匯入資料科學工作區。