Исследовательский анализ данных (EDA) — это анализ наборов данных для обобщения их основных характеристик, выявления закономерностей, выявления аномалий и проверки гипотез, часто с использованием статистической графики и других методов визуализации данных. Это помогает обобщить данные и извлечь ценную информацию из набора данных.

Типичные этапы исследовательского анализа данных (EDA).

Шаг 1. Сбор необходимых данных из различных источников, таких как базы данных, веб-скрапинг или API. Затем импортируйте данные и необходимые библиотеки в интегрированные среды разработки (IDE), например Jupyter Notebook. Библиотеки Python, такие как pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn, используются для исследования и визуализации данных.
Шаг 2. Просмотрите свой набор данных и выполните очистку данных, например, на наличие пропущенных значений или ошибок.
Шаг 3. Определите закономерности и найдите любые выбросы в наборе данных. Выполните описательную статистику, чтобы обобщить данные и получить общее представление о их содержании, например о среднем, минимальном и максимальном значениях.
Шаг 4. Используйте полученные знания для уточнения или создания новых вопросов.
Шаг 5. Преобразуйте и смоделируйте данные для поиска ответов. например агрегировать или дезагрегировать данные в зависимости от потребностей анализа.
Шаг 6. Выполните исследование данных с использованием одномерного, двумерного и многомерного анализа.
Шаг 7. Примените визуализацию данных о распределениях и взаимосвязях с помощью определенных визуальных инструментов, таких как линейные диаграммы, гистограммы, коробчатые диаграммы, точечные диаграммы и тепловые карты.
Шаг 8. Проверка гипотез. Разработайте и оцените гипотезы с помощью статистических тестов для проверки предположений или взаимосвязей в данных.
Шаг 9: Обобщите результаты, используя ключевые идеи описательной статистики и созданных визуализаций данных. Документируйте процесс EDA и результаты, а также создавайте отчеты и презентации для передачи результатов всем заинтересованным сторонам.

Преимущества исследовательского анализа данных

Помогает понимать и интерпретировать сложные наборы данных. EDA помогает ученым, работающим с данными, выявлять закономерности, выявлять аномалии, проверять гипотезы и проверять предположения, используя ряд статистических и графических методов. Кроме того, это позволяет обнаруживать проблемы с качеством данных, такие как дублирующиеся записи, которые можно исправить перед переходом к более подробному анализу.

Заключение
Исследовательский анализ данных (EDA) позволяет преобразовать данные в практические идеи. Его можно применять к любому типу данных — структурированным, неструктурированным или полуструктурированным, хотя инструменты и методы могут различаться. Этот процесс позволяет ученым и аналитикам данных изучать набор данных с разных точек зрения, без каких-либо предвзятых предположений относительно его содержания.