របៀបធ្វើការវិភាគទិន្នន័យជាមួយ Python និង Pandas

សូមស្វាគមន៍មកកាន់ដំណើរដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ចូលទៅក្នុងពិភពនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ! នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងរកឃើញអាថ៌កំបាំងទាំងអស់ដើម្បីអនុវត្តការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើ Python និងបណ្ណាល័យ Pandas ដ៏មានអានុភាព។ ត្រៀមខ្លួនដើម្បីចូលទៅក្នុងមហាសមុទ្រនៃលទ្ធភាពដែលទិន្នន័យនឹងក្លាយជាសម្ព័ន្ធមិត្តដ៏ល្អបំផុតរបស់អ្នកដើម្បីធ្វើការសំរេចចិត្ត និងទទួលបានព័ត៌មានដ៏មានតម្លៃ។ ក្លាយជាម្ចាស់ពិតប្រាកដនៃការវិភាគទិន្នន័យ និងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏មានឥទ្ធិពលនៃ Python និង Pandas អាចបដិវត្តវិធីដែលយើងបកស្រាយ និងដំណើរការព័ត៌មាន។ តើ​អ្នក​ត្រៀម​ខ្លួន​រួច​ហើយ​ឬ​នៅ​ក្នុង​ការ​ជ្រមុជ​ខ្លួន​ក្នុង​ពិភព​ដ៏​រំភើប​នេះ? បន្ទាប់មកត្រៀមខ្លួនដើម្បីរុករកទិន្នន័យដ៏អស្ចារ្យ និងដោះសោសក្តានុពលពេញលេញរបស់វាជាមួយនឹងឧបករណ៍ដ៏អស្ចារ្យទាំងនេះ!

1. «ការបោះជំហានទៅមុខ៖ ការវិភាគទិន្នន័យក្នុងយុគសម័យឌីជីថល»

នៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថល បរិមាណទិន្នន័យដែលបានបង្កើតជារៀងរាល់ថ្ងៃគឺលើសលប់។ ការបោះជំហានទៅមុខក្នុងសេណារីយ៉ូនៃព័ត៌មានដ៏ធំនេះ ការវិភាគទិន្នន័យបានក្លាយជាឧបករណ៍សំខាន់មួយដើម្បីស្វែងយល់អំពីគំរូ និន្នាការ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តសំខាន់ៗក្នុងវិស័យផ្សេងៗ។ ពីពិភពនៃអាជីវកម្មរហូតដល់វិទ្យាសាស្ត្រ និងការស្រាវជ្រាវ ការវិភាគទិន្នន័យបានក្លាយទៅជាវិន័យដែលជំរុញឱ្យមានការរីកចម្រើន និងការច្នៃប្រឌិត។

នៅពេលដែលយើងនិយាយអំពីការវិភាគទិន្នន័យក្នុងយុគសម័យឌីជីថល យើងមិនត្រឹមតែសំដៅទៅលើការស្រង់ចេញ និងការប្រមូលព័ត៌មានប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏មានសមត្ថភាពក្នុងការបកស្រាយវា និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលមានព័ត៌មានផងដែរ។ ក្នុងន័យនេះ បច្ចេកវិទ្យាទិន្នន័យធំ និងការរៀនម៉ាស៊ីនបានផ្លាស់ប្តូរវិធីវិភាគទិន្នន័យ។ សូមអរគុណដល់ពួកគេ យើងអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូលាក់កំបាំង ទស្សន៍ទាយអាកប្បកិរិយា និងកែលម្អដំណើរការឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។

សរុបមក ការវិភាគទិន្នន័យក្នុងយុគសម័យឌីជីថល គឺជាវិស័យដែលវិវត្តន៍ឥតឈប់ឈរ និងមានសារៈសំខាន់ចំពោះភាពជោគជ័យក្នុងវិស័យណាមួយ។ ⁢ មិនថាធ្វើការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រក្នុងអាជីវកម្ម ឬស្វែងរកភាពជឿនលឿនផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ ការវិភាគទិន្នន័យអនុញ្ញាតឱ្យយើងយល់កាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីបរិស្ថានរបស់យើង និងជំរុញយើងឆ្ពោះទៅរកអនាគតដ៏ឆ្លាតវៃ និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។ គ្មានការសង្ស័យទេថាយើងកំពុងរស់នៅក្នុងសម័យដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ!

វាអាចនឹងចាប់អារម្មណ៍អ្នក:  របៀបបង្កើតផ្លូវកាត់ក្នុងវីនដូ

2. «ថាមពលរបស់ Python និង pandas: ឧបករណ៍សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ»

Python និង Pandas គឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលពីរសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ ដែលបានធ្វើបដិវត្តន៍វិធីដែលយើងធ្វើការជាមួយព័ត៌មាន។ ការរួមបញ្ចូលគ្នារបស់ពួកគេផ្តល់នូវដំណោះស្រាយប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងអាចបត់បែនបានក្នុងការរុករក សម្អាត និងបំប្លែងទិន្នន័យ⁢បានយ៉ាងរហ័ស និងងាយស្រួល។

ជាមួយនឹង Python ដែលជាភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ ងាយស្រួលរៀន អ្នកអាចអនុវត្តស្ទើរតែគ្រប់កិច្ចការដែលទាក់ទងនឹងការគ្រប់គ្រង និងការវិភាគទិន្នន័យ។ បណ្ណាល័យ និងម៉ូឌុលដ៏ធំទូលាយរបស់វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកពង្រីកសមត្ថភាពរបស់ Python និងសម្របវាទៅតាមតម្រូវការជាក់លាក់នៃគម្រោង។ លើសពីនេះ ភាពសាមញ្ញនៃវាក្យសម្ព័ន្ធ និងផ្តោតលើការអានបានធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលប្រើសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង និងអ្នកជំនាញ។

ម្យ៉ាងវិញទៀត ផេនដាគឺជាបណ្ណាល័យ Python ដែលផ្តល់នូវរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ និងឧបករណ៍សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។ វត្ថុសំខាន់របស់វាគឺ DataFrame គឺជាតារាងពីរវិមាត្រដែលទិន្នន័យត្រូវបានរៀបចំជាជួរ និងជួរឈរ។ នេះជួយសម្រួលដល់ការត្រង ការដាក់ជាក្រុម ការរៀបចំ និងការមើលឃើញទិន្នន័យ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យការវិភាគស្មុគស្មាញត្រូវបានអនុវត្តដោយវិចារណញាណ។

សរុបមក Python និងខ្លាឃ្មុំផេនដា គឺជាដៃគូដ៏ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់អ្នកដែលចង់ជ្រមុជខ្លួននៅក្នុងពិភពនៃការវិភាគទិន្នន័យ។ ថាមពល និងភាពបត់បែនរបស់វាផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការស្វែងរកព័ត៌មានដ៏ធំ និងទទួលបានសេចក្តីសន្និដ្ឋានដ៏មានតម្លៃ។ ជាមួយនឹងការរួមបញ្ចូលគ្នានៃឧបករណ៍ទាំងពីរនេះ អ្នកអាចអនុវត្តការងារដូចជា ការរៀបចំទិន្នន័យ ការសម្អាត និងការរៀបចំ។ មើលឃើញលទ្ធផលនៅក្នុងវិធីសាមញ្ញ⁤និងមានប្រសិទ្ធភាព។ ថាមពលរបស់ Python និងខ្លាឃ្មុំផេនដាគឺស្ថិតនៅក្នុងដៃរបស់មនុស្សទាំងអស់ដែលហ៊ានស្វែងរកវា។

3. "ការរៀបចំដី៖ ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ និងការរៀបចំទិន្នន័យនៅក្នុង Python"

ជំហានដំបូងក្នុងការធ្វើការជាមួយទិន្នន័យនៅក្នុង Python គឺត្រូវរៀបចំ និងរៀបចំដីឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការធ្វើឱ្យប្រាកដថាយើងមានឧបករណ៍ចាំបាច់ និងបណ្ណាល័យដែលបានដំឡើង ក៏ដូចជាការរៀបចំទិន្នន័យតាមរបៀបដែលធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការគ្រប់គ្រង និងវិភាគ។

ដើម្បីចាប់ផ្តើម វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការដំឡើង Python នៅលើកុំព្យូទ័ររបស់យើង។⁢ Python គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងវិស័យវិភាគទិន្នន័យ ដោយសារ⁤ភាពបត់បែន និងភាពសាមញ្ញរបស់វា។ យើងអាចទាញយក និងដំឡើង Python ពីគេហទំព័រផ្លូវការ ដោយត្រូវប្រាកដថាជ្រើសរើសកំណែត្រឹមត្រូវសម្រាប់ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការរបស់យើង។

នៅពេលដែលយើងបានដំឡើង Python យើងក៏ត្រូវប្រាកដថាយើងមានបណ្ណាល័យចាំបាច់ដែលបានដំឡើងដើម្បីធ្វើការជាមួយទិន្នន័យ។ បណ្ណាល័យដ៏ពេញនិយមមួយចំនួនសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យនៅក្នុង Python រួមមាន NumPy, Pandas និង Matplotlib ។ បណ្ណាល័យទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យយើងធ្វើប្រតិបត្តិការលេខស្មុគស្មាញ រៀបចំ និងសម្អាតទិន្នន័យ និងមើលឃើញវាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ យើងអាចដំឡើងបណ្ណាល័យទាំងនេះដោយប្រើកម្មវិធីគ្រប់គ្រងកញ្ចប់ Python pip ។

វាអាចនឹងចាប់អារម្មណ៍អ្នក:  ស្វែងយល់ពីរបៀបសង្គ្រោះទិន្នន័យដែលបាត់ដោយប្រើល្បិចទាំងនេះ

នៅពេលដែលយើងដំឡើង Python និង libraries រួចហើយ វាដល់ពេលរៀបចំទិន្នន័យរបស់យើង។ នេះ ⁢ ពាក់ព័ន្ធនឹងការរៀបចំពួកវាទៅក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធសមស្រប ដូចជា អារេ ឬ ស៊ុមទិន្នន័យ និងអនុវត្តការងារដូចជាការសម្អាត និង⁢ ដំណើរការមុន។ វាជាការសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់ថាទិន្នន័យឆៅអាចមានកំហុស ឬតម្លៃដែលបាត់ ដូច្នេះវាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការធានាថាវាស្អាត និងរួចរាល់សម្រាប់ការវិភាគ។ លើសពីនេះ យើងក៏អាចពិចារណាលើការធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈធម្មតា ឬស្តង់ដារនៃទិន្នន័យតាមការចាំបាច់។

សរុបមក ដើម្បីរៀបចំដីមុនពេលអ្នកចាប់ផ្តើមធ្វើការជាមួយទិន្នន័យនៅក្នុង Python អ្នកត្រូវដំឡើង Python និងបណ្ណាល័យដែលសមស្របដូចជា NumPy, Pandas និង Matplotlib ។ នៅពេលដែលវារួចរាល់ ⁢ យើងត្រូវតែរៀបចំទិន្នន័យរបស់យើងទៅជារចនាសម្ព័ន្ធសមស្រប ហើយអនុវត្ត ⁤ ការងារសម្អាត និងមុនដំណើរការ។ វិធីនេះ ⁢យើងនឹងត្រៀមខ្លួនរួចរាល់ក្នុងការប្រើប្រាស់ Python ដើម្បីវិភាគ និងទាញយកព័ត៌មាន ⁢ព័ត៌មានដ៏មានតម្លៃពី⁤ទិន្នន័យរបស់យើង។

4. "ការស្វែងរកកំណប់ទ្រព្យលាក់កំបាំង៖ រុករក និងមើលឃើញទិន្នន័យជាមួយខ្លាឃ្មុំផេនដា"

Pandas គឺជាបណ្ណាល័យ Python ដ៏មានអានុភាពដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងរុករក និងមើលឃើញទិន្នន័យក្នុងវិធីដ៏វិចារណញាណ និងមានប្រសិទ្ធភាព។ ជាមួយនឹងខ្លាឃ្មុំផេនដា យើងអាចរកឃើញកំណប់ទ្រព្យដែលលាក់នៅក្នុងទិន្នន័យរបស់យើង ដោយបំបែកវាចុះ ហើយវិភាគវាយ៉ាងលម្អិត។

លក្ខណៈពិសេសមួយក្នុងចំណោមលក្ខណៈពិសេសដែលគួរឱ្យកត់សម្គាល់បំផុតរបស់ Pandas គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការរៀបចំ និងបំប្លែងទិន្នន័យតាមរបៀបសាមញ្ញ។ ដោយគ្រាន់តែពីរបីបន្ទាត់នៃកូដ យើងអាចត្រង និងតម្រៀបទិន្នន័យ អនុវត្តមុខងារទៅជួរទាំងមូល បន្ថែមទិន្នន័យ ក្នុងចំណោមប្រតិបត្តិការជាច្រើនទៀត។ លើសពីនេះ pandas អនុញ្ញាតឱ្យយើងធ្វើការជាមួយទម្រង់ឯកសារផ្សេងៗដូចជា CSV, Excel និង SQL ។ ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែមានភាពចម្រុះ និងត្រូវគ្នាជាមួយប្រភពទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា។

ការមើលឃើញទិន្នន័យគឺជាទិដ្ឋភាពដ៏រឹងមាំមួយផ្សេងទៀតរបស់ Pandas ។ ដោយមានជំនួយពីបណ្ណាល័យដែលបំពេញបន្ថែម⁣ ដូចជា Matplotlib និង Seaborn យើងអាចបង្កើតក្រាហ្វដ៏ទាក់ទាញ និងមានអត្ថន័យជាមួយ ⁤ ភាពងាយស្រួល។ យើងអាចស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ ⁤different⁤ ធ្វើការវិភាគនិន្នាការ កំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងភាពមិនប្រក្រតី ហើយបង្ហាញលទ្ធផលរបស់យើងតាមរបៀបច្បាស់លាស់ និងមានប្រសិទ្ធភាព។ ការមើលឃើញជួយយើងប្រាប់រឿងជាមួយទិន្នន័យ និងទំនាក់ទំនងព័ត៌មានរបស់យើងតាមរបៀបដែលមានឥទ្ធិពល។

5. » ការយកឈ្នះលើបញ្ហាប្រឈម៖ ការប្រើប្រាស់ Python ដើម្បីអនុវត្តការវិភាគកម្រិតខ្ពស់»

Python បានក្លាយជាឧបករណ៍សំខាន់មួយសម្រាប់អនុវត្តការវិភាគកម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងវិស័យជាច្រើន ជាមួយនឹងបណ្ណាល័យដ៏ធំទូលាយ និងវាក្យសម្ព័ន្ធងាយស្រួលរៀន Python ផ្តល់នូវសមត្ថភាពវិភាគទិន្នន័យដ៏មានឥទ្ធិពល។

បញ្ហាប្រឈមមួយដែលត្រូវយកឈ្នះនៅពេលប្រើ Python សម្រាប់ការវិភាគកម្រិតខ្ពស់គឺការរៀបចំសំណុំទិន្នន័យធំ។ សូមអរគុណចំពោះសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការគ្រប់គ្រងបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យ Python អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើការវិភាគលម្អិត និងទាញយកព័ត៌មានដ៏មានតម្លៃពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យដ៏ធំ។

វាអាចនឹងចាប់អារម្មណ៍អ្នក:  ស្វែងយល់ពីលទ្ធភាពនៃការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើកុំព្យូទ័ររបស់អ្នក។

បញ្ហាប្រឈមមួយទៀតដែលត្រូវប្រឈមមុខនិងដោះស្រាយ⁤ជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់ Python គឺការបង្កើតការមើលឃើញអន្តរកម្ម។ Python ផ្តល់ជូនបណ្ណាល័យជាច្រើនដូចជា Matplotlib និង Seaborn ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកមើលឃើញលទ្ធផលនៃការវិភាគតាមរបៀបច្បាស់លាស់ និងអាចយល់បាន។ ពីក្រាហ្វិកមូលដ្ឋានរហូតដល់ការមើលឃើញ 3D Python ផ្តល់នូវឧបករណ៍ដែលអាចបត់បែនបាន និងអាចប្ដូរតាមបំណងដើម្បីបង្ហាញលទ្ធផលប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

6. «ការក្រឡេកមើលទៅអនាគត៖ អត្ថប្រយោជន៍នៃការវិភាគទិន្នន័យជាមួយ Python និងខ្លាឃ្មុំផេនដា

ការវិភាគទិន្នន័យបានក្លាយជា⁤ឧបករណ៍មូលដ្ឋាននៅក្នុង⁤ពិភពលោកសព្វថ្ងៃនេះ។ Python និង Pandas គឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលពីរដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើការវិភាគនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងត្រឹមត្រូវ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីអត្ថប្រយោជន៍នៃការវិភាគទិន្នន័យជាមួយ Python និង Pandas និងរបៀបដែលវាអាចជួយអាជីវកម្មធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយការយល់ដឹង និងជាយុទ្ធសាស្រ្តសម្រាប់ពេលអនាគត។

អត្ថប្រយោជន៍⁤main⁢មួយនៃការវិភាគទិន្នន័យជាមួយ Python និង pandas គឺសមត្ថភាពក្នុងការគ្រប់គ្រងបរិមាណដ៏ធំនៃព័ត៌មានយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ឧបករណ៍ទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកផ្ទុក សម្អាត និងរៀបចំទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា ដូចជាសៀវភៅបញ្ជី មូលដ្ឋានទិន្នន័យ និងឯកសារ CSV ។ ⁢ លើសពីនេះ Python និង Pandas ផ្តល់នូវមុខងារជាច្រើនសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ ដូចជាតម្រង ការប្រមូលផ្តុំ និងការគណនាស្ថិតិ ដែលជួយសម្រួលដល់ដំណើរការនៃការស្វែងរកគំរូ និងនិន្នាការដែលលាក់នៅក្នុងទិន្នន័យ។

អត្ថប្រយោជន៍មួយទៀត⁢គឺការមើលឃើញទិន្នន័យ។ ⁢ជាមួយ Python⁢ និងខ្លាឃ្មុំផេនដា វាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីបង្កើតក្រាហ្វ និង ⁤ការមើលឃើញអន្តរកម្ម⁣ ដើម្បី⁢ តំណាងឱ្យទិន្នន័យក្នុងវិធីច្បាស់លាស់និងអាចយល់បាន។ ការមើលឃើញទាំងនេះធ្វើឱ្យវាអាចកំណត់ទំនាក់ទំនង⁢ទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ រុករកទំនាក់ទំនង និងទំនាក់ទំនង។ លទ្ធផលនៅក្នុងវិធីដែលមានឥទ្ធិពល។ លើសពីនេះទៀត Python ផ្តល់នូវបណ្ណាល័យមួយចំនួនធំដែលមានឯកទេសក្នុងការមើលឃើញទិន្នន័យ ដូចជា Matplotlib និង seaborn ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្ដូរតាមបំណង និងកែលម្អគុណភាពក្រាហ្វិកនៃតំណាង។

ដូច្នេះហើយ យើងបានឈានដល់ទីបញ្ចប់នៃការធ្វើដំណើររបស់យើងទៅកាន់ពិភពដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នៃការវិភាគទិន្នន័យជាមួយ Python និង pandas ។ យើង​សង្ឃឹម​ថា​អ្នក​នឹង​រីករាយ​និង​បាន​រៀន​ច្រើន​ដូច​ដែល​យើង​បាន​ធ្វើ​ក្នុង​អំឡុង​ពេល​ដំណើរ​ទេសចរណ៍​នេះ ..

ឥឡូវនេះអ្នកមានឧបករណ៍ទាំងអស់ដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីស្វែងយល់ពីមហាសមុទ្រដ៏ធំនៃទិន្នន័យ និងទាញយកការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ! សូមចងចាំថា ការវិភាគទិន្នន័យគឺជាវិន័យដែលវិវឌ្ឍឥតឈប់ឈរ ហើយតែងតែមានអ្វីថ្មីដែលត្រូវស្វែងរក។

ពីទីនេះ យើងលើកទឹកចិត្តអ្នកឱ្យបន្តរុករក ពិសោធន៍ និងអនុវត្តអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលអ្នកបានរៀន។ កុំខ្លាចក្នុងការចូលទៅក្នុងទិន្នន័យដែលមានបញ្ហា ព្រោះថាជាមួយ Python និង Pandas អ្នកមានអំណាចក្នុងការប្រែក្លាយវាទៅជាចំណេះដឹង គំនិតច្នៃប្រឌិត និងដំណោះស្រាយប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

កុំភ្លេចថា តាមរយៈការធ្វើជាម្ចាស់លើឧបករណ៍ទាំងនេះ អ្នកកំពុងដាក់ខ្លួនអ្នកនៅក្នុងមុខតំណែងដែលមានឯកសិទ្ធិនៅក្នុងពិភពការងារ។ ការវិភាគទិន្នន័យបានក្លាយជាជំនាញដែលមានតម្រូវការខ្ពស់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ ហើយឥឡូវនេះអ្នកគឺជាផ្នែកនៃអ្នកជំនាញដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាណាមួយនៅក្នុងវិស័យវិភាគទិន្នន័យ និងការបកស្រាយ។

យើងសង្ឃឹមថានឹងបានដាស់តណ្ហារបស់អ្នកសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ ហើយយើងសូមអញ្ជើញអ្នកឱ្យបន្តចូលរួមជាមួយយើងនៅក្នុងអត្ថបទនាពេលអនាគត ដែលយើងនឹងបន្តស្វែងយល់ពីភាពអស្ចារ្យនៃ Python និង pandas ។

រហូតដល់ពេលក្រោយ ហើយបន្តរីករាយជាមួយការវិភាគទិន្នន័យពិភពលោកដ៏រំភើបជាមួយ Python!

អាន​បន្ថែម:
តើទំហំភីកសែលនៃសន្លឹក a4 a3 a2 a1 និង a0 មានទំហំប៉ុនណា អាស្រ័យលើ dpi
វិធីលុបគណនីហ្វេសប៊ុកដោយគ្មានលេខសម្ងាត់និងអ៊ីមែល
វិធីដើម្បីដឹងថាអ្នកណានៅពីក្រោយទម្រង់ instagram
តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីដឹងថាអ្នកណាលុបចោលសារនៅលើ instagram
ធ្វើ​ដូចម្តេច​ដើម្បី​ដឹង​ថា​ទូរស័ព្ទ iPhone ត្រូវ​បាន​គេ​លួច​ចូល​
វិធីតំឡើងអាយធីស៊ីធីវីនៅលើដំបងទូរទស្សន៏ភ្លើង
អ្វីដែលត្រូវធ្វើប្រសិនបើរូបភាពបាត់ពីវិចិត្រសាលនៅលើប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ Android
Spotify បំបែក IOS 2021, របៀបដំឡើងវា?
របៀបចម្លងតំណទៅទម្រង់ instagram របស់អ្នក។
ធ្វើយ៉ាងណាទើបដឹងថាអ្នកណានៅពីក្រោយ Profile Facebook
ដោះស្រាយបញ្ហាជាមួយពន្លឺពណ៌ក្រហមនៅលើរ៉ោតទ័រ
របៀបស្វែងរកលេខសម្គាល់គណនី MI នៅលើស្មាតហ្វូន Xiaomi របស់អ្នក។
វិធីតំឡើងអាយធីស៊ីធីវីនៅលើដំបងទូរទស្សន៏ភ្លើង
របៀបផ្លាស់ប្តូរលេខសម្គាល់អ៊ីមែល Supercell
របៀប​បិទ​ប៉ុស្តិ៍ Iphone Telegram
របៀបលាក់អ្នកដែលខ្ញុំតាមដាននៅលើ instagram
របៀបជួសជុលកំហុសទាមទារឱ្យមានសកម្មភាពជាមួយគណនី Google
e_fail 0x80004005 error in Virtualbox មូលហេតុ និងដំណោះស្រាយ
របៀបដាក់ឈ្មោះរបស់អ្នកក្នុងបញ្ជី WhatsApp
របៀបលុបគណនី Shein របស់អ្នក។
ដោះស្រាយបញ្ហាជាមួយពន្លឺពណ៌ក្រហមនៅលើរ៉ោតទ័រ
តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីមើលចំនួនសារនៅក្នុងការសន្ទនា
របៀប​បិទ​ប៉ុស្តិ៍ Iphone Telegram
វិធីផ្ញើរូបថតឬវីដេអូដែលបំផ្លាញខ្លួនឯងនៅលើតេឡេក្រាម
របៀបទាញយករឿងហ្វេសប៊ុកពីកុំព្យូទ័រ