Explorative Datenanalyse (EDA) analysiert Datensätze, um ihre Hauptmerkmale zusammenzufassen, Muster zu identifizieren, Anomalien zu erkennen und Hypothesen zu testen, oft unter Verwendung statistischer Grafiken und anderer Datenvisualisierungsmethoden. Es hilft, die Daten zusammenzufassen und Erkenntnisse aus dem Datensatz zu gewinnen.

Typische Schritte bei der explorativen Datenanalyse (EDA).

Schritt 1: Sammlung der benötigten Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Web Scraping oder APIs. Importieren Sie dann Daten und die erforderlichen Bibliotheken in integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) wie Jupyter Notebook. Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn werden zum Erkunden und Visualisieren von Daten verwendet.
Schritt 2: Beobachten Sie Ihren Datensatz und führen Sie eine Datenbereinigung durch, z. B. bei fehlenden Werten oder Fehlern.
Schritt 3: Identifizieren Sie Muster und lokalisieren Sie etwaige Ausreißer im Datensatz. Führen Sie deskriptive Statistiken durch, um die Daten zusammenzufassen und einen allgemeinen Überblick über ihren Inhalt zu erhalten, z. B. Mittel-, Mindest- und Höchstwerte.
Schritt 4: Nutzen Sie das Gelernte, um neue Fragen zu verfeinern oder zu generieren.
Schritt 5: Transformieren und modellieren Sie Daten, um nach Antworten zu suchen. z.B. Aggregieren oder disaggregieren Sie Daten je nach Analysebedarf.
Schritt 6: Führen Sie eine Datenexploration mit univariater, bivariater und multivariater Analyse durch.
Schritt 7: Wenden Sie die Datenvisualisierung von Verteilungen und Beziehungen an, indem Sie bestimmte visuelle Tools wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Boxplots, Streudiagramme und Heatmaps verwenden.
Schritt 8: Hypothesentests – Entwickeln und bewerten Sie Hypothesen mithilfe statistischer Tests, um Annahmen oder Beziehungen innerhalb der Daten zu überprüfen.
Schritt 9: Fassen Sie die Ergebnisse mit wichtigen Erkenntnissen aus den deskriptiven Statistiken und den generierten Datenvisualisierungen zusammen. Dokumentieren Sie den EDA-Prozess und die Ergebnisse und erstellen Sie Berichte und Präsentationen, um die Ergebnisse allen relevanten Stakeholdern zu vermitteln.

Vorteile der explorativen Datenanalyse

Hilft, komplexe Datensätze zu verstehen und zu interpretieren. EDA unterstützt Datenwissenschaftler bei der Aufdeckung von Mustern, der Erkennung von Anomalien, dem Testen von Hypothesen und der Validierung von Annahmen mithilfe einer Reihe statistischer und grafischer Techniken. Darüber hinaus ermöglicht es die Erkennung von Datenqualitätsproblemen, wie z. B. doppelten Datensätzen, die korrigiert werden können, bevor mit einer detaillierteren Analyse fortgefahren wird.

Abschluss
Exploratory Data Analysis (EDA) ermöglicht die Umwandlung von Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Es kann auf jede Art von Daten angewendet werden – strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte –, obwohl die Tools und Techniken unterschiedlich sein können. Dieser Prozess ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Analysten, den Datensatz aus mehreren Perspektiven zu untersuchen, ohne vorgefasste Annahmen über seinen Inhalt zu haben.