Исследовательский анализ данных (EDA) служит важным первым шагом в любом путешествии по анализу данных, особенно перед погружением в область машинного обучения (ML). Он обеспечивает комплексный и систематический подход к пониманию базовой структуры, шаблонов и взаимосвязей в наборе данных. Выполняя EDA, специалисты по данным и аналитики получают ценную информацию о данных, выявляют потенциальные проблемы и принимают обоснованные решения по предварительной обработке, разработке функций и моделированию.

EDA закладывает основу для эффективного машинного обучения, позволяя специалистам-практикам знакомиться с данными, обнаруживать аномалии, проверять предположения и определять наиболее подходящие методы моделирования. Изучая и визуализируя данные с помощью EDA, исследователи могут выявить скрытые тенденции, получить более глубокое понимание переменных и выявить потенциальные проблемы, которые могут повлиять на успех проекта машинного обучения.

В этом блоге мы углубимся в важность EDA, прежде чем приступать к ML. Мы рассмотрим ключевые шаги, связанные с EDA, обсудим различные методы и визуализации, которые помогают в исследовании данных, и подчеркнем, как EDA позволяет специалистам по данным принимать решения на основе данных. Итак, давайте погрузимся в мир EDA и узнаем, как он закладывает основу для успешного машинного обучения.

ПРИМЕЧАНИЕ: ЭТИ ШАГИ НЕ ДОЛЖНЫ ВЫПОЛНЯТЬСЯ В КОНКРЕТНОМ ПОРЯДКЕ.

1.Сводная статистика: раскрытие информации об анализе данных

Сводная статистика играет фундаментальную роль в анализе данных, предоставляя важную информацию и направляя процессы принятия решений. Эти статистические показатели представляют собой краткое изложение ключевых характеристик и закономерностей в наборе данных, позволяя исследователям лучше понять имеющиеся данные.Изучая показатели центральной тенденции, дисперсии, асимметрии, эксцесса, квантилей и корреляций, аналитики данных получают ценную информацию, которая способствует дальнейшему анализу и исследованию.

Меры центральной тенденции, такие как среднее значение, медиана и мода, дают представление о типичном или центральном значении набора данных. Среднее значение, часто называемое средним, рассчитывается путем суммирования всех значений и деления на общее количество наблюдений. Медиана представляет собой среднее значение, когда данные расположены в порядке возрастания или убывания, а мода относится к наиболее часто встречающемуся значению. Эти меры помогают определить центральное или типичное значение набора данных и обеспечивают эталон для сравнения.

Понимание распространения или рассеяния данных одинаково важно. Диапазон измеряет разницу между максимальным и минимальным значениями в наборе данных, подчеркивая степень изменчивости. Дисперсия и стандартное отклонение количественно определяют среднеквадратичное отклонение от среднего, при этом стандартное отклонение предлагает более легко интерпретируемую меру дисперсии. Эти меры дают представление о разбросе точек данных и их близости к среднему значению, помогая понять общую изменчивость.

Асимметрия и эксцесс описывают форму распределения. Асимметрия указывает на степень асимметрии данных, при этом положительная асимметрия указывает на более длинный хвост с правой стороны, а отрицательная асимметрия указывает на более длинный хвост с левой стороны. Эксцесс измеряет «хвост» распределения и дает представление о том, имеют ли данные тяжелые или легкие хвосты по сравнению с нормальным распределением. Эти меры полезны для понимания характера распределения данных и потенциальных выбросов.

Квантиль и процентили делят данные на равные части, предоставляя информацию об определенных точках распределения. Обычно используемые квантили включают квартили (деление данных на четыре части) и процентили (деление данных на 100 частей). Эти показатели дают ценную информацию о распределении данных, позволяя аналитикам определять конкретные пороговые значения или процентили, представляющие интерес.

Межквартильный размах (IQR), рассчитываемый как разница между верхним и нижним квартилями, служит надежной мерой разброса, устойчивой к выбросам. Он обеспечивает диапазон, в который попадают средние 50% данных, помогая в идентификации и анализе потенциальных выбросов.

Ковариация и корреляция анализируют отношения между переменными. Ковариация измеряет совместную изменчивость между двумя переменными, в то время как корреляция представляет собой стандартизированную меру в диапазоне от -1 до 1, указывающую на силу и направление взаимосвязи. Эти меры необходимы для понимания зависимости между переменными и выявления потенциальных закономерностей или ассоциаций.

Сводная статистика не ограничивается только числовыми данными. Категориальные данные также могут быть обобщены с использованием частотных таблиц и пропорций, что дает представление о распределении и составе различных категорий. Визуализации, такие как гистограммы и круговые диаграммы, дополнительно помогают в понимании и передаче категорийных данных.

Практическое применение сводной статистики огромно. В бизнесе и финансах они позволяют аналитикам оценивать финансовые показатели эффективности и анализировать рыночные тенденции. В области здравоохранения и социальных наук сводная статистика помогает изучить характеристики населения и выявить закономерности в данных, связанных со здоровьем. В контроле качества и производстве эти статистические данные используются для контроля изменчивости процесса и обеспечения согласованности продукта.

сводная статистика служит мощным инструментом анализа данных, позволяя исследователям выявлять закономерности, выявлять выбросы и принимать обоснованные решения. Понимая меры центральной тенденции, дисперсии, асимметрии, эксцесса, квантилей и корреляций, аналитики получают ценную информацию, которая формирует последующий анализ и интерпретацию. С их широким применением в различных отраслях сводная статистика остается незаменимым компонентом анализа данных, раскрывая скрытые идеи и позволяя принимать решения на основе фактических данных.

2. Анализ

  • Одномерный
  • Двухвариантный
  • Многовариантность

Одномерный анализ. В одномерном анализе визуализация данных в виде графиков помогает исследователям получить представление о распределении и свойствах одной переменной. Гистограммы отображают частоту или плотность значений, предлагая визуальное представление формы данных и потенциальных выбросов. Коробчатые диаграммы представляют сводку распределения переменной, демонстрируя медиану, квартили и потенциальные выбросы. Графики плотности ядра предлагают сглаженную оценку распределения переменной. Эти визуализации помогают понять центральную тенденцию, изменчивость, асимметрию и эксцесс переменной.

Двумерный анализ. При изучении взаимосвязи между двумя переменными двумерные графики помогают выявить закономерности, ассоциации и зависимости. Точечные графики обеспечивают визуальное представление точек данных на декартовой плоскости, показывая форму и направление взаимосвязи. Линейные графики демонстрируют изменение одной переменной во времени или другой непрерывной переменной. , что позволяет идентифицировать тренд. Тепловые карты и матрицы корреляции визуализируют попарные отношения между переменными, указывая силу и направление связей. Эти графики позволяют исследователям выявлять тенденции, кластеры и потенциальные выбросы в двумерных данных.

Многомерный анализ. Задача многомерного анализа заключается в одновременном понимании взаимосвязей между тремя или более переменными. Многомерные диаграммы рассеивания отображают взаимодействия между несколькими переменными с использованием разных символов или цветов. Графики с параллельными координатами иллюстрируют отношения между переменными через параллельные линии, соединяющие значения по осям. Пузырьковые графики представляют собой точки данных с пузырьками разного размера, указывающие значения нескольких переменных на двумерной плоскости. Эти визуализации облегчают идентификацию сложных шаблонов, кластеров и взаимодействий между несколькими переменными.

Кроме того, различные передовые методы, такие как трехмерные графики, контурные графики и хордовые диаграммы, позволяют исследователям инновационными способами визуализировать многомерные данные. Эти графики обеспечивают всестороннее понимание взаимосвязей, зависимостей и структур в наборе данных, помогая исследователям принимать обоснованные решения и извлекать важные сведения.

3. Обработка категориальных значений

Категориальные значения являются важным компонентом многих наборов данных, представляющих качественные или дискретные переменные, такие как цвета, категории или метки. Однако эти нечисловые значения создают проблемы при анализе данных, поскольку большинство алгоритмов машинного обучения и статистических моделей требуют числовых входных данных. Эффективная обработка категорийных значений имеет решающее значение для обеспечения точного и значимого анализа. Здесь мы исследуем различные стратегии работы с категориальными переменными.

  1. Порядковое кодирование. Для категориальных переменных с естественным порядком или иерархией, таких как рейтинговые шкалы или уровни образования, порядковое кодирование присваивает числовое значение каждой категории на основе их относительного порядка. Это позволяет моделям эффективно фиксировать порядковые отношения между категориями.
  2. Горячее кодирование. Однократное кодирование преобразует каждую категорию в двоичный вектор, создавая новый бинарный признак для каждой уникальной категории. Этот подход эффективно представляет категориальные переменные без наложения каких-либо порядковых отношений. Однако это может привести к многомерным пространствам признаков и ввести мультиколлинеарность, что может потребовать методов уменьшения размерности.
  3. Двоичное кодирование: двоичное кодирование представляет каждую категорию в виде двоичного кода, где каждая битовая позиция представляет наличие или отсутствие определенной категории. Этот метод кодирования уменьшает размерность по сравнению с однократным кодированием, сохраняя при этом информацию о категориях.
  4. Кодировка метки. Кодировка метки присваивает уникальное числовое значение каждой категории в категориальной переменной. Однако следует проявлять осторожность, так как это кодирование может непреднамеренно ввести порядковый номер в данные, что может привести к неправильному толкованию моделей.
  5. Частотное кодирование. Частотное кодирование заменяет каждую категорию частотой или долей ее появления в наборе данных. Это кодирование фиксирует информацию о распределении категорий и может быть особенно полезно, когда редкие категории содержат ценную информацию.
  6. Целевое кодирование. Целевое кодирование заменяет каждую категорию средним значением или другими статистическими показателями целевой переменной в этой категории. Это кодирование использует взаимосвязь между категориальной переменной и целевой переменной, предоставляя ценную информацию для прогностических моделей.

Важно отметить, что выбор стратегии кодирования зависит от конкретного набора данных, характера категориальных переменных и аналитических целей. Кроме того, правильная обработка отсутствующих значений, категорий выбросов и редких категорий имеет решающее значение для обеспечения точного и надежного анализа.

4. Обработка пропущенных значений

Работа с пропущенными значениями является распространенной проблемой при анализе данных. Отсутствующие значения могут исказить результаты и привести к неточным выводам. В этом сообщении блога мы рассмотрим простые и эффективные методы обработки пропущенных значений, обеспечивающие надежный и достоверный анализ данных.

Выявление отсутствующих значений. Для начала важно определить отсутствующие значения в вашем наборе данных. Ищите пустые ячейки, заполнители, такие как «Н/Д», или любые необычные значения, которые не соответствуют распределению данных. Понимание моделей пропущенных значений поможет вам выбрать подходящий метод лечения.

Методы удаления. Одним из подходов является удаление по списку, при котором удаляются целые строки с отсутствующими значениями. Используйте этот метод, когда пропущенные значения случайным образом распределяются по набору данных. В качестве альтернативы, попарное удаление сохраняет случаи с пропущенными значениями, но исключает эти конкретные переменные во время анализа. Это максимизирует использование данных и сводит к минимуму систематическую ошибку, если отсутствующие данные связаны с анализируемыми переменными.

Методы вменения. Вменение включает оценку отсутствующих значений на основе доступных данных. Двумя прямыми методами являются вменение среднего/медианы и вменение регрессии. Вменение среднего/медианы заменяет отсутствующие значения средним или медианой непропущенных значений. Вменение регрессии предсказывает пропущенные значения с помощью моделей регрессии, основанных на других переменных. Эти методы предполагают, что отсутствие данных является случайным или может быть объяснено наблюдаемыми переменными. Еще одним передовым методом является множественное вменение, при котором создается несколько правдоподобных вмененных наборов данных для фиксации неопределенности, вызванной пропущенными значениями.

Переменные-индикаторы. В некоторых случаях отсутствующие значения содержат важную информацию и должны рассматриваться как отдельная категория. Создание переменных-индикаторов позволяет вам включить информацию об отсутствии в ваш анализ, предоставляя ценную информацию о наборе данных.

Вменение для конкретных доменов. Для некоторых доменов могут потребоваться специальные методы вменения. Например, в данных временных рядов можно использовать такие методы интерполяции, как линейная или сплайн-интерполяция, для оценки отсутствующих значений между наблюдаемыми точками данных. Понимание характеристик ваших данных и требований предметной области поможет вам выбрать наиболее подходящий метод обработки.

Документация и проверка. Документирование вашего подхода к обработке отсутствующих значений необходимо для обеспечения прозрачности и воспроизводимости. Объясните причину выбранного вами метода и задокументируйте любые предположения, сделанные в ходе процесса. Кроме того, проведите анализ чувствительности, чтобы оценить влияние обработки пропущенных значений на ваши результаты. Это поможет обеспечить надежность и надежность вашего анализа.

Обработка отсутствующих значений является важным шагом в анализе данных для обеспечения точных и надежных результатов. Применяя простые методы, такие как удаление, вменение, переменные-индикаторы, и учитывая требования предметной области, вы можете эффективно устранять пропущенные значения и повышать целостность вашего анализа. Не забудьте выбрать наиболее подходящий метод, основанный на характеристиках ваших данных и целях исследования.

5. Масштабирование и трансформация

Масштабирование и преобразование являются важными методами анализа данных, которые позволяют нам предварительно обрабатывать и улучшать наши данные перед проведением дальнейшего анализа. Эти методы помогают решить такие проблемы, как несопоставимые масштабы, ненормальность и асимметричное распределение. В этом сообщении блога мы рассмотрим концепции масштабирования и преобразования и обсудим общие методы, используемые для их эффективного применения.

Масштабирование. Масштабирование – это процесс преобразования переменных в общий масштаб, обеспечивающий их сопоставимость и отсутствие непропорционального влияния на анализ из-за их исходных единиц. Вот несколько часто используемых методов масштабирования:

  1. Стандартизация. Стандартизация, также известная как нормализация Z-оценки, преобразует данные так, чтобы среднее значение равнялось нулю, а стандартное отклонение равнялось единице. Он вычитает среднее значение из каждого значения, а затем делит его на стандартное отклонение. Стандартизация полезна, когда мы хотим сохранить относительные различия между точками данных, устранив при этом различия в шкале.
  2. Min-Max Scaling. Масштабирование Min-Max изменяет масштаб данных до определенного диапазона, обычно от 0 до 1. Он вычитает минимальное значение из каждой точки данных, а затем делит его на диапазон (максимум — минимум). ). Этот метод подходит, когда мы хотим сохранить исходный диапазон данных и сохранить относительный порядок значений.

Преобразование. Преобразование включает в себя применение математических функций для изменения свойств распределения переменных. Это помогает удовлетворить предположения некоторых статистических анализов, которые требуют нормальности или обработки искаженных данных. Вот несколько часто используемых методов преобразования:

  1. Логарифмическое преобразование. Логарифмическое преобразование применяет к данным функцию натурального логарифма. Он эффективен для уменьшения асимметрии сильно асимметричных переменных и преобразования мультипликативных отношений в аддитивные отношения. Это преобразование обычно используется в финансовых данных и данных о населении.
  2. Преобразование квадратного корня. Преобразование квадратного корня берет квадратный корень из каждой точки данных. Это полезно для уменьшения асимметрии переменных с положительной асимметрией. Это преобразование может помочь нормализовать данные и улучшить интерпретируемость результатов.
  3. Преобразование Бокса-Кокса. Преобразование Бокса-Кокса — это семейство степенных преобразований, которое включает логарифмическое преобразование и преобразование квадратного корня в качестве особых случаев. Он оптимизирует лямбда-параметр преобразования, чтобы найти наилучшее преобразование, которое максимизирует нормальность данных. Этот метод универсален и может обрабатывать широкий спектр форм распределения.

Соображения и интерпретация. При применении методов масштабирования и преобразования важно помнить о следующих моментах:

  • Масштабирование и преобразование следует применять к функциям, используемым в анализе, а не к целевой переменной (если это не требуется).
  • Масштабирование часто необходимо для алгоритмов на основе расстояния, таких как кластеризация k-средних или анализ основных компонентов (PCA).
  • Преобразование следует применять с осторожностью, так как оно может изменить интерпретацию данных.
  • Документируйте применяемые методы масштабирования и преобразования, чтобы обеспечить прозрачность и воспроизводимость.

6. Обработка выбросов

Выбросы — это экстремальные значения, которые значительно отклоняются от нормального шаблона набора данных. Они могут исказить статистический анализ и привести к неточным результатам. В этой записи блога мы обсудим некоторые основные методы обработки выбросов, чтобы обеспечить более надежный анализ данных.

Выявление выбросов. Прежде чем обрабатывать выбросы, важно определить их в своем наборе данных. Общие методы включают в себя:

  • Визуальная проверка. Нанесение точек данных на точечную диаграмму или ящичковую диаграмму может помочь определить значения, выходящие далеко за пределы типичного диапазона.
  • Статистические показатели: расчет z-показателей или межквартильный размах (IQR) может помочь пометить значения, которые значительно выше или ниже среднего или квартилей соответственно.

Методы обработки выбросов:

  1. Удаление. Одним из простых способов является удаление выбросов из набора данных. Однако следует проявлять осторожность, поскольку удаление достоверных выбросов может привести к необъективному анализу. Выбросы следует удалять только в том случае, если они представляют собой явные ошибки или аномалии, которые нельзя объяснить характером данных.
  2. Winsorization: Winsorization включает замену экстремальных значений менее экстремальными значениями при сохранении их ранжирования. Например, верхние 5 % значений можно заменить значением 95-го процентиля, а нижние 5 % можно заменить значением 5-го процентиля. Этот метод снижает влияние выбросов, не исключая их полностью.
  3. Преобразование. Применение преобразований к данным может помочь уменьшить влияние выбросов. Общие методы преобразования включают логарифмическое преобразование или преобразование квадратного корня. Это может помочь нормализовать искаженные данные и уменьшить влияние экстремальных значений на статистический анализ.
  4. Ограничение/минимум. Вместо удаления выбросов можно ограничить или ограничить крайние значения, заменив их заранее установленным порогом. Этот метод устанавливает максимальное или минимальное значение, за пределами которого все выбросы корректируются до этого порогового значения. Это уменьшает влияние экстремальных значений, сохраняя при этом их присутствие в наборе данных.

Соображения:

  • Поймите контекст ваших данных и потенциальные причины выбросов, прежде чем выбирать метод обработки выбросов.
  • Задокументируйте выбранный метод и его обоснование, чтобы обеспечить прозрачность и воспроизводимость вашего анализа.
  • Оцените влияние обработки выбросов на ваши результаты и рассмотрите возможность проведения анализа чувствительности, чтобы оценить надежность ваших результатов.

Обработка выбросов является важным шагом в анализе данных для обеспечения более надежных результатов. Выявляя выбросы и применяя базовые методы обработки, такие как удаление, винсоризация, преобразование или ограничение/настижение, мы можем смягчить влияние экстремальных значений и повысить точность нашего анализа. Выберите наиболее подходящий метод на основе ваших данных и целей анализа.

В заключение

Ребята, Исследовательский анализ данных (EDA) полностью меняет правила игры, когда речь идет о подготовке к успешному машинному обучению. Поверьте мне, это похоже на прочный фундамент небоскреба, который гарантирует, что ваши модели будут стоять высоко и работать наилучшим образом.

EDA дает вам возможность глубоко погрузиться в ваши данные, понять их вход и выход и раскрыть ценную информацию, которая поможет принять важные решения. Вы можете обнаружить скрытые проблемы с качеством данных, такие как отсутствующие значения или надоедливые выбросы, которые могут испортить ваши модели. И разве мы все не хотим, чтобы наши модели были максимально точными? EDA помогает нам достичь именно этого!

Но это не все. EDA также поможет вам выбрать правильные функции, преобразовывать переменные, как профессионал, и повышать прогностическую силу ваших моделей. Это похоже на карту сокровищ, которая ведет вас к закономерностям, тенденциям и корреляциям, которые другие могут не заметить. С EDA на вашей стороне вы станете настоящим детективом данных, раскрывая секреты, скрытые в вашем наборе данных.

О, и давайте не будем забывать об этих подлых выбросах. EDA помогает вам обнаружить их и решить, действительно ли они меняют правила игры или просто досадные ошибки. Вы хотите, чтобы ваши модели были сильными, не подверженными экстремальным ценностям, верно? EDA прикроет вашу спину.

Итак, друзья мои, когда дело доходит до успешного машинного обучения, EDA — ваше секретное оружие. Это дает вам четкое представление о ваших данных, помогает вам совершенствовать свои функции и дает вам возможность принимать обоснованные решения на каждом этапе пути. Благодаря надежному EDA вы сможете создавать точные, надежные и мощные модели машинного обучения, как никогда раньше. Пришло время воспользоваться мощью EDA и повысить уровень своей игры по анализу данных!