Il y a 5 months
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Bonne formation mais vraiment dommage de ne pas avoir au moins les liens des supports de cours.
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Conversion des Formats de Date et Extraction de Données Temporelles
Objectifs
Les objectifs de cette vidéo sont :
- Comprendre l'importance de convertir les dates en objets datetime.
- Apprendre à utiliser la fonction parseDate de Pandas.
- Extraire des informations temporelles utiles pour l'analyse.
- Gérer les fuseaux horaires dans les jeux de données internationaux.
Résumé
Découvrez comment gérer efficacement les dates avec Pandas, crucial pour l'analyse des ventes, et comment extraire des informations temporelles précieuses pour repérer la saisonnalité et d'autres tendances.
Description
La gestion des dates avec Pandas est essentielle pour tout analyste de données, en particulier pour l'analyse des ventes. Convertir les champs de date en objets datetime permet de comparer les dates, d'extraire des informations comme l'année, le mois ou le jour de la semaine, et d'analyser la saisonnalité.
Dans cette leçon, vous apprendrez à utiliser la fonction parseDate pour convertir automatiquement les dates lors du chargement d'un DataFrame. Vous comprendrez comment créer de nouvelles colonnes telles que OrderYear, OrderMonth et OrderDay pour segmenter les ventes selon différentes périodes.
Nous aborderons également les défis liés aux fuseaux horaires et à leur impact sur l'analyse des ventes, avec un focus particulier sur les États-Unis. Vous verrez comment utiliser tzlocalize pour gérer correctement les fuseaux horaires et éviter les erreurs d'analyse, particulièrement lors d'événements tels que le Black Friday.
Questions - réponses
Questions réponses
Pourquoi est-il important de convertir les dates en objets datetime dans Pandas?
Il est important de convertir les dates en objets datetime pour pouvoir comparer les dates, extraire des informations temporelles précieuses et améliorer l'analyse des ventes, notamment pour repérer la saisonnalité des achats.
Quels sont les défis liés aux fuseaux horaires lors de l'analyse des ventes?
Les défis incluent la gestion des différences de temps entre régions, la considération des événements spéciaux et des pics de vente, et la difficulté de synchroniser ces événements sans une information précise sur le fuseau horaire.
Comment Pandas gère-t-il les changements d'heure au sein d'un même fuseau horaire?
Pandas gère les changements d'heure en utilisant tzlocalize, permettant de définir le fuseau horaire et de déléguer à Pandas la gestion des conflits liés aux changements d'heure.
Programme détaillé
Module 1 - Démarrage
Module 2 - Bases de Python pour la Data Science
Module 3 - Collecter de l'information
Module 4 - Nettoyer des données
Module 5 - Analyser des données
Module 6 - Visualiser des données
Les camemberts
05:56
Les diagrammes en bâton
07:27
Les séries temporelles
04:40
Les nuages de points
06:17
Les cartes de chaleur
09:20
4 commentaires
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Il y a 1 year
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Bonnne formation mais aucun support de cours
Il y a 2 years
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Très bien , mais il manque les supports de cours
Il y a 2 years
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Bien mais il manque les supports de cours
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