Исследовательский анализ данных чрезвычайно полезен для науки о данных.

Исследовательский анализ данных - это взгляд на анализ набора данных с помощью метода статистической графики и визуализации данных, чтобы он мог определять различные атрибуты. По сути, основная цель исследовательского анализа данных состоит в том, чтобы изучить больше информации из данных, отличных от обычных данных, необходимых для моделирования или для предположений, связанных с тестированием. Исследовательские методы были разработаны американским математиком Джоном Тьюки в 1970-х годах. С тех пор его использование и важность не изменились, а наоборот, благодаря развитию искусственного интеллекта, он стал чрезвычайно полезным для таких методов, как визуализация данных. Это делает вещи более упорядоченными и понятными для стартапов ИИ.

Исследовательский анализ данных и наука о данных

Исследовательский анализ данных мыслит нестандартно для анализа данных. Благодаря чему он помогает специалистам по данным в понимании данных, поиске ошибок, а также в поиске различных отношений между переменными. Поскольку это дает глубокое понимание данных, становится чрезвычайно легко получить достоверные и выгодные результаты с точки зрения бизнеса. Таким образом, мы можем сказать, что его результаты также полезны для моделирования в машинном обучении.

Исследовательский анализ данных и его типы

Здесь мы рассмотрим четыре типа базового исследовательского анализа данных:

  • Одномерный неграфический. Он используется для поиска различных шаблонов и представления данных, присутствующих в наборе данных.
  • Одномерная графика. Они работают как система поддержки неграфических методов, поскольку сталкиваются с ограничениями в изучении и представлении точных иллюстраций данных.
  • Многомерный неграфический: с помощью кросс-табуляции или статистики показывается взаимосвязь между двумя или более переменными из набора данных.
  • Многомерная графика: с помощью графики показана взаимосвязь между двумя или более переменными для набора данных.

Инструменты для исследовательского анализа данных

Инструменты исследовательского анализа данных, которые используются для выполнения различных статистических функций с использованием различных методов.

  • Прогнозные модели
  • Методы кластеризации и уменьшения размерности
  • Кластеризация K-средних
  • Одномерная визуализация
  • Двумерная визуализация
  • Многомерная визуализация

Следовательно, мы можем сказать, что исследовательский анализ данных — это подход к набору данных, позволяющий понять понимание данных и их атрибутов, а затем обобщить и визуализировать их для достижения лучших результатов.