Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Exploratory Data Analysis Secrets 7 Min Mein! 😱 Part 2

Автор: Rajat Kumar

Загружено: 2025-12-30

Просмотров: 46

Описание:

Welcome to Rajat Kumar – Machine Learning & Data Science 🚀

This is the next video in the Machine Learning Basics Playlist (2026), where we explain Exploratory Data Analysis (EDA) in simple Hinglish, with practical examples.

In this short, beginner-friendly tutorial (under 7 minutes), you’ll learn EDA step by step, the most important phase in Machine Learning.
EDA helps you understand your data, catch outliers, missing values, and imbalance, and ensures your model makes accurate predictions.

We break EDA into 10 essential steps, so even beginners can master it quickly.

🔍 What You Will Learn:

👉 How to load the dataset and take a first glance
👉 Understanding data structure, missing values, and target variable
👉 Univariate analysis of numerical & categorical features (histograms, outlier detection)
👉 Bivariate analysis – relationship between features and target
👉 Correlation analysis to find strongest predictors
👉 Derive feature insights for model building

Remember: Skipping EDA can lead to wrong predictions, so don’t skip this step!

🎯 Who Should Watch This:

✅ ML beginners & Data Science students
✅ Anyone starting with Python & Pandas
✅ Credit risk / risk analytics professionals
✅ Working with real-world datasets in 2026

⏱️ Timestamps:

00:00 – Introduction to Exploratory Data Analysis (EDA)
00:24 – Step 1: Load the Dataset
01:14 – Step 2: Understand Basic Data Structure
01:41 – Step 3: Check for Missing Values
02:06 – Step 4: Analyze the Target Variable
02:59 – Step 5: Univariate Analysis – Numerical Features
03:27 – Step 6: Univariate Analysis – Categorical Features
04:22 – Step 7: Bivariate Analysis – Numerical vs Target
04:52 – Step 8: Bivariate Analysis – Categorical vs Target
05:21 – Step 9: Correlation Analysis
05:48 – Step 10: Feature Insights & Next Steps
06:13 – Conclusion

❓ Quick Quiz:

EDA ke 10 steps mein sabse pehle kya karte hain?
💬 Comment mein answer daalo 👇

🔥 Like 👍 if you’re learning ML step by step
🔔 Subscribe & hit the bell for short, practical ML tutorials
🚀 Next video: Feature Engineering / Model Building

📚 Machine Learning Basics Playlist:

👉    • Machine Learning In 7 Minute  

🙋 About Me:

I’m Rajat Kumar, sharing Machine Learning, Data Science & Credit Risk Modeling concepts in a simple, practical Hinglish style, based on real banking & analytics use cases.

🔗 Useful Links:

👉 1:1 Mentorship / Career Guidance: https://topmate.io/rajat_kumar103/
👉 WhatsApp / Telegram Community: https://whatsapp.com/channel/0029Vb7Q...
👉 LinkedIn Profile:   / rajat-kumar-1688ba11a  
👉 Instagram :   / rajat_alt_ctrl_delete  

🔑 Search Queries:

exploratory data analysis in hindi
eda step by step machine learning
univariate analysis python pandas
bivariate analysis machine learning
correlation analysis for feature selection
eda in credit risk datasets

#MachineLearning #EDA #ExploratoryDataAnalysis
#MLBasics #DataAnalysis #ArtificialIntelligence
#DataScience #UnivariateAnalysis #BivariateAnalysis
#Correlation #FeatureEngineering #MLinHindi
#MachineLearning2026 #RajatKumar

Exploratory Data Analysis Secrets 7 Min Mein! 😱 Part 2

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Как быстро освоить Python для инженеров данных (пошаговое руководство 2026 года)

Как быстро освоить Python для инженеров данных (пошаговое руководство 2026 года)

Logistic Regression 7 Min Mein Master! 🔥 | Part 6

Logistic Regression 7 Min Mein Master! 🔥 | Part 6

ML Kya Hai ? Zero se Bilkul Simple Explanation in Hinglish 😱 |  Part 1 (2026)

ML Kya Hai ? Zero se Bilkul Simple Explanation in Hinglish 😱 | Part 1 (2026)

EDA - Part 1| Exploratory Data Analysis| Numerical Data vs Categorical Data| Continuous vs Discrete

EDA - Part 1| Exploratory Data Analysis| Numerical Data vs Categorical Data| Continuous vs Discrete

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Лижут ли Вас Собаки? ВОТ ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ (вас шокирует)!

Лижут ли Вас Собаки? ВОТ ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ (вас шокирует)!

Naive Bayes 7 Min Mein Master! 🔥 | Part 11

Naive Bayes 7 Min Mein Master! 🔥 | Part 11

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Эта ФУНКЦИЯ спасла мой вечер от СКУЧНОЙ РАБОТЫ в Excel! ОНА нужна всем!

Эта ФУНКЦИЯ спасла мой вечер от СКУЧНОЙ РАБОТЫ в Excel! ОНА нужна всем!

18 крутых способов использовать ChatGPT, которые могут ЗАПРЕТИТЬ!

18 крутых способов использовать ChatGPT, которые могут ЗАПРЕТИТЬ!

Является ли профессия аналитика данных перспективной в 2026 году?

Является ли профессия аналитика данных перспективной в 2026 году?

Что такое TCP/IP: Объясняем на пальцах

Что такое TCP/IP: Объясняем на пальцах

Они убили китайскую электронику! Как США и Нидерланды сломали Китай за один ход

Они убили китайскую электронику! Как США и Нидерланды сломали Китай за один ход

Почему время УСКОРИЛОСЬ за последние годы | плотность времени по Козыреву

Почему время УСКОРИЛОСЬ за последние годы | плотность времени по Козыреву

Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM

Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM

Эти 9 AI Навыков Сделают Тебя Богатым в 2026

Эти 9 AI Навыков Сделают Тебя Богатым в 2026

Декораторы Python — наглядное объяснение

Декораторы Python — наглядное объяснение

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Это снова повторяется, и никто об этом не говорит.

Это снова повторяется, и никто об этом не говорит.

Перестаньте использовать длинные формулы: попробуйте вместо них «*» и «?»

Перестаньте использовать длинные формулы: попробуйте вместо них «*» и «?»

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com