खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) अक्सर सांख्यिकीय ग्राफिक्स और अन्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन विधियों का उपयोग करके उनकी मुख्य विशेषताओं को संक्षेप में प्रस्तुत करने, पैटर्न की पहचान करने, विसंगतियों का पता लगाने और परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए डेटा सेट का विश्लेषण कर रहा है। यह डेटा को सारांशित करने और डेटासेट से अंतर्दृष्टि को उजागर करने में मदद करता है।

खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) में शामिल विशिष्ट कदम।

चरण 1: डेटाबेस, वेब स्क्रैपिंग, या एपीआई जैसे विभिन्न स्रोतों से आवश्यक डेटा का संग्रह। फिर डेटा और आवश्यक लाइब्रेरी को ज्यूपिटर नोटबुक जैसे एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) में आयात करें। पांडा, न्यूमपी, मैटप्लोटलिब और सीबॉर्न जैसी पायथन लाइब्रेरी का उपयोग डेटा का पता लगाने और कल्पना करने के लिए किया जाता है।
चरण 2: अपने डेटासेट का निरीक्षण करें और गुम मानों या त्रुटियों जैसे डेटा की सफाई करें।
चरण 3: पैटर्न की पहचान करें और डेटासेट में किसी भी आउटलेर का पता लगाएं। माध्य, न्यूनतम और अधिकतम मान जैसे सामग्री का सामान्य विचार प्राप्त करने के लिए डेटा को सारांशित करने के लिए वर्णनात्मक आँकड़े निष्पादित करें।
चरण 4: आप जो सीखते हैं उसका उपयोग नए प्रश्नों को परिष्कृत करने या उत्पन्न करने के लिए करें।
चरण 5: उत्तर खोजने के लिए डेटा को रूपांतरित और मॉडल करें। जैसे विश्लेषण आवश्यकताओं के आधार पर डेटा को एकत्रित या अलग करना।
चरण 6: यूनीवेरिएट, बाइवेरिएट और मल्टीवेरिएट विश्लेषण का उपयोग करके डेटा अन्वेषण करें।
चरण 7: लाइन चार्ट, बार चार्ट, बॉक्स प्लॉट, स्कैटर प्लॉट और हीट मैप जैसे कुछ विज़ुअल टूल का उपयोग करके वितरण और संबंधों का डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लागू करें।
चरण 8: परिकल्पना परीक्षण-डेटा के भीतर मान्यताओं या संबंधों को सत्यापित करने के लिए सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग करके परिकल्पनाओं का विकास और मूल्यांकन करें।
चरण 9: वर्णनात्मक आँकड़ों और उत्पन्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन से मुख्य अंतर्दृष्टि के साथ निष्कर्षों को सारांशित करें। ईडीए प्रक्रिया और निष्कर्षों का दस्तावेज़ीकरण करें और सभी संबंधित हितधारकों को परिणाम बताने के लिए रिपोर्ट और प्रस्तुतियाँ बनाएं।

खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के लाभ

जटिल डेटासेट को समझने और व्याख्या करने में मदद करता है। ईडीए डेटा वैज्ञानिकों को पैटर्न को उजागर करने, विसंगतियों का पता लगाने, परिकल्पनाओं का परीक्षण करने और सांख्यिकीय और ग्राफिकल तकनीकों की एक श्रृंखला का उपयोग करके मान्यताओं को मान्य करने में सहायता करता है। इसके अलावा, यह डुप्लिकेट रिकॉर्ड जैसे डेटा गुणवत्ता संबंधी मुद्दों का पता लगाने में सक्षम बनाता है, जिसे अधिक विस्तृत विश्लेषण के लिए आगे बढ़ने से पहले ठीक किया जा सकता है।

निष्कर्ष
खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने में सक्षम बनाता है। इसे किसी भी प्रकार के डेटा पर लागू किया जा सकता है - संरचित, असंरचित, या अर्ध-संरचित - हालांकि उपकरण और तकनीक भिन्न हो सकते हैं। यह प्रक्रिया डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों को इसकी सामग्री के बारे में किसी पूर्वकल्पित धारणा के बिना, कई दृष्टिकोणों से डेटासेट की जांच करने की अनुमति देती है।