Summary

This   assessment   requires   you   to   perform   exploratory   data   analysis   and   data visualization on a publicly available dataset. Your task includes:

     Understanding the dataset

    Apply appropriate visualization techniques

     Extract information from each for the attributes and other specifics of the data set

using statistical techniques .

     Use  summary  statistics  to  spot  problems  such  as  missing  values,  outliers,  data

ranges that are too wide or narrow, and units of data.

     In  the  assignment  report,  provide  an  explanation  about  each  of  the  techniques

applied and the inference as a result of the analysis .

Assignment Objectives

The purpose of this assignment is to demonstrate competence in the following skills.

    Able to write  python  programs  and  use various  python  packages  such  as  NumPy,

Matplotlib, and Pandas for data exploration and analysis

    Able  to  read  data  from  multiple  sources  and  manipulate  data  for  analysis  and

visualization.

    Apply statistical tests and data visualisation techniques to analyse data and interpret

the results .

Tasks

In  this  assignment,  you  need  to  design  and  implement  a  data  analysis  process,  pre- processing  the   dataset,   incorporating   appropriate   data  visualization  techniques,   and statistical testing.

Choose a publicly available dataset, or a Kaggle competition dataset, or a custom dataset. Download, explore, and clean it as required to perform data analysis and visualization.

A number of sample datasets are available in the reference given below:

    UCI Machine Learning Repository:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php    https://www.dataquest.io/blog/free-datasets-for-projects/

Additional Information:

Assessment Submission

You must upload data files and the solution file to Canvas. This must be done by the Due  Date. You  may submit as  many times  as you  like  until the due date. The final submission you make is the one that will be marked. If you have not uploaded your zip file within 7 days of the Due Date, or it cannot be run in the lab, then your assignment will receive a zero mark.

     PLEASE NOTE 1: It is your responsibility to make sure you have thoroughly tested

your program to make sure it is working correctly .

      PLEASE NOTE 2: Your final submission to Canvas is the one that is marked. It does

not matter if earlier submissions were working; they will be ignored. Download your submission from Canvas and test it thoroughly.

Return of Assessed Assignment

It  is  expected that  marks  will  be  made  available  2 weeks  after the  submission via

Canvas.

Queries

If  you   have  a   problem,  such  as  an  illness  that  will  affect  your  assignment submission, contact the subject coordinator as soon as possible.

Dr. Nabin Sharma

Room: CB11.07.124

Phone: 9514 1835

Email:Nabin.Sharma@uts.edu.au

If  you  have  a  question  about  the  assignment,  please  post  it  to  the  Canvas discussion board for this subject so that everyone can see the response.

If  serious  problems  are  discovered  in  assignment  specification,  the  class  will  be informed via an announcement on Canvas. It is your responsibility to make sure you frequently check Canvas.