How to Build an Advanced, Interactive Exploratory Data Analysis Workflow Using PyGWalker and Feature-Engineered Data

Artykuł opisuje, jak zbudować zaawansowany, interaktywny przepływ pracy eksploracyjnej analizy danych (EDA) przy użyciu bibliotek PyGWalker i Feature-Engineered. Tutorial skupia się na przygotowaniu danych (na przykładzie zbioru danych Titanica), tworzeniu przyjaznych dla analizy cech i integracji z PyGWalker w celu uzyskania interfejsu typu „przeciągnij i upuść”.