<prompt> Unda Daftari la Jupyter ili kuchunguza mkusanyiko wa data.  <response>: Hiki hapa ni Kijitabu cha Jupyter ambacho unaweza kutumia kuchunguza hifadhidata ya housing_data.csv. Hatua ya 1: Sanidi Kijitabu cha Jupyter Kwanza, utahitaji kusakinisha na kusanidi Daftari ya Jupyter kwenye mashine yako ya karibu. Unaweza kupata maagizo ya kina kuhusu jinsi ya kufanya hivi kwenye ukurasa rasmi wa wavuti wa mradi: Mara baada ya kusanidi Kijitabu cha Jupyter, fungua na uunde daftari mpya. Hatua ya 2: Ingiza maktaba zinazohitajika Kabla ya kuanza kuchunguza mkusanyiko wa data, tunahitaji kuagiza maktaba zinazohitajika. Utakuwa ukitumia panda, matplotlib, na seaborn kuchambua na kuibua data. Hakikisha kuwa umesakinisha maktaba hizi kwa kutumia !pip install library_name ikiwa bado hujafanya hivyo. Kisha, katika kisanduku cha kwanza cha Daftari yako ya Jupyter, weka msimbo ufuatao: ingiza chatu panda as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns Hatua ya 3: Pakia seti ya data Katika kisanduku kifuatacho, ingiza. msimbo ufuatao wa kupakia seti ya data kwenye pandas DataFrame: python df pd.read_csvhousing_data.csv Hakikisha kuwa faili ya housing_data.csv iko katika saraka sawa na Daftari yako ya Jupyter . Hatua ya 4: Chunguza seti ya data Kwa kuwa sasa seti ya data imepakiwa kwenye Mfumo wa Data, unaweza kuanza kuichunguza. Kuna njia kadhaa za kufanya hivyo. Hapa kuna baadhi ya hatua zilizopendekezwa: 1. Tazama safu mlalo chache za kwanza za DataFrame kwa kutumia mbinu ya head: python df.head 2. Angalia umbo la DataFrame ili kuona ni safu mlalo ngapi. na safu wima zipo: python df.shape 3. Pata muhtasari wa DataFrame kwa kutumia info mbinu: python df.info 4. Tumia defined mbinu ya kutoa takwimu za muhtasari wa safu wima za nambari: python df.describe 5. Angalia thamani zinazokosekana: python df.isnull.sum Hatua 5: Taswira ya data Unaweza pia kutumia mbinu za taswira kuchunguza data zaidi. Hapa kuna taswira zinazopendekezwa: 1. Tumia histogramu kuona usambazaji wa safu wima ya nambari: python sns.histplotdfcolumn_name plt.show 2. Tumia boxplot 