탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 분석하여 주요 특성을 요약하고, 패턴을 식별하고, 이상 징후를 찾아내고, 종종 통계 그래픽과 기타 데이터 시각화 방법을 사용하여 가설을 테스트합니다. 이는 데이터를 요약하고 데이터 세트에서 통찰력을 찾는 데 도움이 됩니다.

탐색적 데이터 분석(EDA)과 관련된 일반적인 단계.

1단계: 데이터베이스, 웹 스크래핑, API 등 다양한 소스에서 필요한 데이터를 수집합니다. 그런 다음 데이터와 필요한 라이브러리를 jupyter 노트북과 같은 통합 개발 환경(IDE)으로 가져옵니다. pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn과 같은 Python 라이브러리는 데이터를 탐색하고 시각화하는 데 사용됩니다.
2단계: 데이터세트를 관찰하고 누락된 값이나 오류 등의 데이터 정리를 수행합니다.
3단계: 패턴을 식별하고 데이터세트에서 이상값을 찾습니다. 기술 통계를 수행하여 데이터를 요약하면 평균, 최소값, 최대값과 같은 내용에 대한 일반적인 아이디어를 얻을 수 있습니다.
4단계: 배운 내용을 사용하여 새로운 질문을 개선하거나 생성합니다.
5단계: 답을 찾기 위해 데이터를 변환하고 모델링합니다. 예를 들어 분석 요구 사항에 따라 데이터를 집계하거나 분리합니다.
6단계: 일변량, 이변량, 다변량 분석을 사용하여 데이터 탐색을 수행합니다.
7단계: 선 차트, 막대 차트, 상자 그림, 산점도, 열 지도와 같은 특정 시각적 도구를 사용하여 분포 및 관계의 데이터 시각화를 적용합니다.
8단계: 가설 테스트 - 통계 테스트를 통해 가설을 개발하고 평가하여 데이터 내의 가정이나 관계를 확인합니다.
9단계: 기술 통계 및 생성된 데이터 시각화의 주요 통찰력으로 결과를 요약합니다. EDA 프로세스와 조사 결과를 문서화하고 보고서와 프레젠테이션을 작성하여 모든 관련 이해관계자에게 결과를 전달합니다.

탐색적 데이터 분석의 이점

복잡한 데이터세트를 이해하고 해석하는 데 도움이 됩니다. EDA는 데이터 과학자가 다양한 통계 및 그래픽 기술을 사용하여 패턴을 발견하고, 이상 현상을 감지하고, 가설을 테스트하고, 가정을 검증하는 데 도움을 줍니다. 또한, 중복 기록과 같은 데이터 품질 문제를 감지하여 보다 자세한 분석으로 진행하기 전에 수정할 수 있습니다.

결론
탐색적 데이터 분석(EDA)을 사용하면 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있습니다. 도구와 기술은 다를 수 있지만 정형, 비정형, 반정형 데이터 등 모든 유형의 데이터에 적용할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 데이터 과학자와 분석가는 콘텐츠에 대한 선입견 없이 데이터세트를 다양한 관점에서 검사할 수 있습니다.