#exploratory-data-analysis

Automating EDA With fg-data-profiling Quiz – Real Python

Check what you know about automating exploratory data analysis with fg-data-profiling, from building reports to profiling time series.

What Student Performance Data Taught Me About Learning with Python

Dự án Python đầu tiên của tác giả đã dạy một bài học quan trọng: khoa học dữ liệu tập trung vào giải quyết vấn đề thực tế chứ không chỉ viết code.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kỹ năng viết mã thành giải quyết vấn đề thực tế, giúp cải thiện tư duy lập trình từ cơ sở đến chuyên sâu.

How 42 Seconds of Waiting Led Us to Build ZEDDA

Một dự án khởi đầu từ sự chờ đợi 42 giây trong quá trình xử lý dữ liệu khoa học.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách một vấn đề nhỏ nhưng quan trọng trong thực tế—như thời gian chờ 42 giây—có thể trở thành động lực sáng tạo và giải pháp đột phá, giúp bạn học cách chuyển đổi những thách thức thực tế thành cơ hội xây dựng sản phẩm có giá trị.

Exploring and Predicting Sports Turf Bookings with Python

Các doanh nghiệp cung cấp sân cỏ thường gặp khó khăn trong việc dự báo xu hướng đặt sân và phát hiện vroeg huỷ để tối ưu hóa nguồn lực và doanh thu. Trong dự án này, tác giả thu thập lịch sử đặt sân qua nhiều tháng, thực hiện khám phá dữ liệu bằng pandas và matplotlib để xác định các mẫu mùa vụ và ảnh hưởng của thời tiết. Sau đó, họ xây dựng mô hình dự báo thời gian sử dụng Prophet và ARIMA, kết hợp với các đặc trưng được tạo từ scikit‑learn để cải thiện độ chính xác dự báo. Kết quả cho thấy sai số trung bình tuyệt đối (MAE) giảm khoảng 18% so với phương pháp naïve, giúp giảm tỷ lệ huỷ đặt xuống khoảng 12% nhờ có thể điều chỉnh nhân lực và tồn tại sẵn sàng trước khi nhu cầu tăng. Bài viết cho thấy việc kết hợp phân tích khám phá với các mô hình dự báo mạnh mẽ trong Python cung cấp cái nhìn thực tế để ra quyết định vận hành thông minh hơn.

Dự đoán xu hướng đặt sân cỏ thể thao bằng Python giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và tăng hiệu quả kinh doanh.

Building a Bulletproof Multi-Agent Data Analyst with CrewAI (and Why Small LLMs Fail at It)

LLMs are notoriously bad at math. Here is how decoupling Python computation from agent reasoning creates a production-ready EDA workforce—and why 3B parameter models fail at multi-agent workflows.

The Data Science Lifecycle: How Raw Data Becomes Real Business Decisions

The Data Science Lifecycle: How Raw Data Becomes Real Business Decisions From Raw Data to Real Decisions — Discover the Journey Behind Every Successful Data Science Project. Have you ever wondered …

Medium

Phân tích dữ liệu bán hàng bằng Python giúp khai thác thông tin kinh doanh từ bộ dữ liệu Superstore, nơi ghi nhận hàng nghìn giao dịch bán lẻ mỗi ngày.

Một lập trình viên nên đọc bài này để học cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu bán hàng thực tế, từ đó hiểu cách chuyển đổi dữ liệu thô thành các quyết định kinh doanh hiệu quả và tự tin trong việc xây dựng các giải pháp tự động hóa phân tích doanh nghiệp.

From Python Basics to Data Analysis: My 4-Week Internship Journey at Sparks To Ideas

Trong kỳ thực tập 4 tuần tại Sparks To Ideas, sinh viên ngành CNTT đã nâng cao kỹ năng từ Python cơ bản đến phân tích dữ liệu thông qua các dự án thực tế, khẳng định giá trị của phương pháp học "học bằng hành".

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách chuyển từ kiến thức cơ bản Python sang ứng dụng thực tế trong phân tích dữ liệu thông qua kinh nghiệm thực tế của một intern, giúp bạn thấy rõ cách học và ứng dụng hiệu quả trong môi trường thực tế.

Marimo Pair - A Canvas for Agent + Developers Collaboration

Marimo Pair là tính năng mới của agent, tích hợp trực tiếp coding agent vào nhân notebook Marimo đang chạy, cho phép truy cập trạng thái trong bộ nhớ thay vì chỉ file. Agent sử dụng tool 'run Python' duy nhất để kiểm tra biến, dataframe, đầu ra cell và tạo/chỉnh sửa/chạy cell, biến notebook thành canvas cộng tác giữa người và agent. Tính năng này khắc phục vấn đề cũ khi agent chỉ chỉnh sửa file .ipynb mà không thấy trạng thái live, đồng thời đảm bảo notebook tái sản xuất nhờ mô hình thực thi reactive, aware data-flow.

Nếu bạn là lập trình viên muốn kết hợp trí tuệ nhân tạo với môi trường phát triển trực tiếp trong notebook để tạo ra các giải pháp tương tác, tái tạo và đồng bộ hóa nhanh chóng giữa con người và mã, Marimo Pair sẽ là công cụ mới giúp bạn giải quyết vấn đề hiệu quả.