Исследовательский анализ данных (EDA) — это важный шаг в анализе данных, когда вы получаете обзор данных, чтобы понять их характеристики, выявить закономерности и обнаружить аномалии. Выполнение EDA может помочь вам извлечь ценную информацию и определить тенденции, которые могут повлиять на ваш процесс принятия решений. В этой статье мы шаг за шагом обсудим, какие вещи мы можем сделать/показать/визуализировать из любого набора данных с помощью EDA.

Шаг 1. Понимание проблемы и данных

Первым шагом в выполнении EDA является понимание проблемы, которую вы пытаетесь решить, и данных, которые у вас есть. Это включает в себя понимание переменных в вашем наборе данных, их типов и их значений. Вы также должны знать контекст и назначение данных. Вам нужно знать, на какие вопросы вы хотите ответить и какую информацию вы ищете в своем наборе данных.

Шаг 2. Загрузите набор данных и выполните очистку данных.

После понимания данных следующим шагом будет загрузка набора данных и выполнение очистки данных. Этот шаг включает в себя обработку пропущенных значений, работу с выбросами, исправление опечаток и несоответствий, а также преобразование данных в желаемый формат. Вы можете использовать такие библиотеки, как Pandas в Python, для загрузки и очистки данных.

Шаг 3. Обобщите данные

Третий шаг в EDA заключается в обобщении данных с использованием описательной статистики, такой как среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение и квартили. Это поможет вам быстро понять распределение данных. Вы можете использовать такие библиотеки, как NumPy или Pandas, для выполнения этих вычислений.

Шаг 4. Визуализируйте данные

Создание визуализаций — важный шаг в EDA. Графики и графики могут помочь вам определить закономерности, тенденции и аномалии в данных. Вы можете использовать гистограммы, точечные диаграммы, ящичные диаграммы и тепловые карты, среди прочего, для визуализации ваших данных. Вы можете использовать такие библиотеки, как Matplotlib или Seaborn в Python, для создания этих визуализаций.

Шаг 5: Изучите отношения между переменными

Выявление взаимосвязей между переменными является важной частью EDA. Вы можете определить взаимосвязи, создав диаграммы рассеяния или корреляционные матрицы. Это поможет вам понять, как различные переменные связаны друг с другом и с целевой переменной. Вы можете использовать такие библиотеки, как Pandas или Seaborn, для выполнения этих вычислений.

Шаг 6. Определите выбросы

Выявление выбросов является важным шагом в EDA. Вы можете использовать диаграммы разброса или точечные диаграммы, чтобы определить выбросы, которые являются точками данных, которые значительно отличаются от остальных данных. Вы можете использовать такие библиотеки, как Pandas или Seaborn, для выполнения этих вычислений.

Шаг 7: Сделайте выводы

На основе анализа сделать выводы и выводы о данных. Это поможет вам определить тенденции, закономерности и аномалии в данных и поможет вам принимать обоснованные решения. Вы можете использовать свои знания данных и идеи, полученные в результате EDA, для выявления возможностей и принятия решений на основе данных.

Заключение

В заключение, EDA является важным шагом в анализе данных. Он включает в себя понимание данных, выполнение очистки данных, обобщение данных, создание визуализаций, изучение взаимосвязей между переменными, выявление выбросов и подведение итогов. EDA может помочь вам извлечь важную информацию и определить тенденции, которые могут повлиять на ваш процесс принятия решений. Следуя шагам, описанным в этой статье, вы можете выполнить EDA для любого набора данных и лучше понять данные.

Некоторые дополнительные моменты, которые вы должны знать:

  1. Разработка функций: EDA может помочь определить, какие функции в наборе данных актуальны и должны быть включены в анализ. Вы также можете создавать новые функции, которые могут быть полезны при анализе.
  2. Проверка гипотез: EDA может помочь в формулировании и проверке гипотез о данных. Это может помочь в выявлении закономерностей, тенденций и взаимосвязей между переменными.
  3. Уменьшение размерности: EDA также может помочь в выявлении избыточных или сильно коррелированных функций в наборе данных. Вы можете использовать такие методы, как анализ основных компонентов (PCA) или t-SNE, чтобы уменьшить размерность данных.
  4. Методы визуализации данных. Существует несколько продвинутых методов визуализации данных, которые можно использовать для более глубокого понимания данных, таких как сетевые графики, тепловые карты и древовидные карты.

Спасибо за чтение!!

Подпишитесь на другие мои информационные бюллетени (это БЕСПЛАТНО):
Наука о данных
Мышление роста

Чтобы узнать обо мне больше, нажмите здесь.