Исследовательский анализ данных (EDA) — это важный этап в процессе анализа данных, основная цель которого — понять набор данных и извлечь из него ценную информацию. Основная цель EDA — исследовать данные, обнаруживать закономерности, выявлять аномалии и проверять предположения, прежде чем применять более сложные статистические методы или создавать модели машинного обучения.
Вот некоторые ключевые аспекты исследовательского анализа данных:
- Обобщение данных: EDA начинается с суммирования набора данных с использованием различных статистических показателей, таких как среднее значение, медиана, стандартное отклонение, минимум, максимум, квартили и т. д. Эти сводные статистические данные обеспечивают обзор основных тенденций и изменчивости данных.
- Визуализация данных: Визуализация является неотъемлемой частью EDA. Он включает в себя создание графических представлений данных для выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей. К распространенным методам визуализации относятся точечные диаграммы, гистограммы, ящичные диаграммы, гистограммы, тепловые карты и многое другое.
- Обработка отсутствующих данных. Исследовательский анализ данных также включает в себя работу с отсутствующими данными, что может существенно повлиять на результаты любого анализа. Понимание масштабов недостающих данных и принятие решения о том, как с ними обращаться, является важным шагом в EDA.
- Распределение данных. Анализ распределения данных имеет решающее значение для понимания лежащих в основе закономерностей и принятия обоснованных решений о потенциальных преобразованиях или статистических тестах для последующего применения в ходе анализа.
- Обнаружение выбросов: выбросы — это экстремальные точки данных, которые значительно отличаются от остальных данных. Выявление и понимание выбросов имеет важное значение, поскольку они могут повлиять на общий процесс анализа и моделирования.
- Отношения данных: EDA помогает обнаруживать отношения между различными переменными в наборе данных. Корреляционный анализ является одним из методов, используемых для понимания силы и направления взаимосвязей между числовыми переменными.
- Важность функции: для задач прогнозного моделирования EDA может помочь в определении наиболее важных функций или переменных, которые влияют на целевую переменную.
- Предварительная обработка данных: в рамках EDA могут выполняться этапы предварительной обработки данных, такие как нормализация данных, масштабирование или преобразование, для подготовки данных к анализу или моделированию.
- Генерация гипотез. Исследовательский анализ данных часто приводит к формулированию гипотез, которые можно проверить с помощью статистических методов или моделей машинного обучения.
EDA — это итеративный процесс, и выводы, полученные в результате этого анализа, могут помочь в дальнейшей очистке данных, разработке функций и этапах построения модели. Это важный шаг, который помогает аналитикам и специалистам по данным лучше понять набор данных, получить значимую информацию и принять обоснованные решения на последующих этапах анализа данных.
