是否可以自动化数据挖掘过程以自动生成见解

Question

我是一名负责数据洞察的前端开发人员（帮助！）大家好！

我是一名应届毕业生，从事前端开发工作。这是我第一份真正的工作，我有点陷入困境了！我的第一个任务是找出一种从数据集中自动生成见解的方法。

不一定需要非常有洞察力，只是一些东西。

我是纯前端出身，所以数据分析对我来说是一个新领域。任何有关如何完成这项任务的建议将不胜感激！

这是我所知道的：

我需要使用与学校相关的数据集（但我还没有有关格式或大小的详细信息）。我需要从数据中自动生成某种见解。在这个阶段，见解的“有用性”并不重要，我只需要产生大量见解，然后再决定它们是否有用。

例如：-

名字以A开头的同学有14人

有23名学生住在这个地区等

这是我希望学到的东西：

是否有任何常用工具或库可以帮助完成此任务？在没有任何经验的情况下探索数据集的良好起点是什么？即使这些见解不是非常深刻，我可以寻找哪些基本的东西来证明我走在正确的道路上？预先感谢您的帮助！

Answer 1

是的，您可以实现自动化。这是一个例子，但尝试与此类似

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Step 1: Load the dataset
data = pd.read_csv('school_data.csv')

# Step 2: Data Cleaning (if needed)
# Example: handling missing values
data.dropna(inplace=True)

# Step 3: Basic Analysis
# Example: calculating mean of numerical variables
mean_age = data['Age'].mean()
print("Mean Age:", mean_age)

# Step 4: Visualization
# Example: plotting the distribution of ages
plt.hist(data['Age'], bins=10)
plt.title('Distribution of Ages')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

# Step 5: Automating Insights
# Example: function to calculate average value of a numerical variable
def calculate_average(data, column_name):
    return data[column_name].mean()

# Example: function to plot distribution of a variable
def plot_distribution(data, column_name):
    plt.hist(data[column_name], bins=10)
    plt.title(f'Distribution of {column_name}')
    plt.xlabel(column_name)
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.show()

# Step 6: Iterative Improvement (refine and iterate as needed)