So führen Sie eine explorative Datenanalyse in 6 Schritten durch • BUOM

Es gibt viele Techniken, mit denen Datenwissenschaftler Daten visualisieren und analysieren können. Die explorative Datenanalyse ist eine Technik, die Datenwissenschaftler und andere Datenwissenschaftler verwenden, um Datensätze zu verstehen, bevor sie modelliert werden. Wenn Ihre Karriere mit Data Mining oder Datenanalyse zu tun hat, ist es hilfreich zu wissen, wie man eine explorative Datenanalyse durchführt. In diesem Artikel erklären wir, was explorative Datenanalyse ist, wie man sie durchführt und welche Vorteile die explorative Datenanalyse bietet.

Was ist explorative Datenanalyse?

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist eine Technik, mit der Datenwissenschaftler einen Datensatz verstehen können, bevor sie mit der Modellierung beginnen. Manche nennen es EDA-Data-Mining. Der Zweck der Durchführung einer EDA besteht darin, die Eigenschaften eines Datensatzes zu bestimmen. Die Durchführung einer EDA kann Datenanalysten dabei helfen, Vorhersagen und Annahmen über die Daten zu treffen. EDA umfasst häufig die Datenvisualisierung, einschließlich der Erstellung von Grafiken wie Histogrammen, Streudiagrammen und Diagrammen.

Bevor Sie mit der explorativen Datenanalyse beginnen, ist es wichtig, einige Schlüsselbegriffe zu verstehen:

• Wert: Ein Datenwert ist eine Information, beispielsweise eine Zahl oder ein Datum.

• Variable. Eine Datenvariable ist ein Merkmal, das gemessen werden kann, beispielsweise Gewicht oder Einkommen.

• Verteilung: Die Verteilung eines Datensatzes gibt an, wie der Datensatz verteilt wird. Sie können die Verteilung eines Datensatzes visualisieren, indem Sie seine Form in einem Diagramm beobachten.

• Ausreißer: Ein Ausreißer ist ein Datenwert, der sich erheblich vom Rest des Datensatzes unterscheidet (auch viel höher oder niedriger).

• Datenmodell. Ein Datenmodell ist eine Methode zum Organisieren von Daten und der Beziehungen zwischen Werten in einem Datensatz.

So führen Sie eine explorative Datenanalyse durch

Die Durchführung einer explorativen Datenanalyse kann einfacher sein, wenn Sie den Prozess in Schritte unterteilen. Hier sind sechs wichtige Schritte, die Sie befolgen können, um eine EDA durchzuführen:

1. Beobachten Sie Ihren Datensatz

Der erste Schritt zur Durchführung einer explorativen Datenanalyse besteht darin, Ihren Datensatz auf einem hohen Niveau zu beobachten. Bestimmen Sie zunächst die Größe Ihres Datensatzes, einschließlich der Anzahl der darin enthaltenen Zeilen und Spalten. Dies kann Ihnen helfen, zukünftige Probleme vorherzusagen, die mit Ihren Daten auftreten könnten.

2. Finden Sie alle fehlenden Werte

Sobald Sie Ihren Datensatz durchgesehen haben, können Sie mit der Suche nach fehlenden Werten beginnen. Wenn Sie fehlende Werte finden, denken Sie darüber nach, was die Ursache dafür sein könnte. Wenn Sie einen Trend in Ihren Daten erkennen können, können Sie möglicherweise einige fehlende Werte durch Schätzungen ersetzen.

3. Klassifizieren Sie Ihre Werte

Sobald Sie fehlende Werte gefunden haben, können Sie diese kategorisieren, um zu bestimmen, welche Statistik- und Visualisierungstechniken mit Ihrem Datensatz funktionieren können. Sie können Ihre Werte in diese Kategorien einordnen:

• Kategorisch: Kategoriale Variablen können eine angegebene Anzahl von Werten haben.

• Kontinuierlich: Kontinuierliche Variablen können unendlich viele Werte haben.

• Diskret: Diskrete Variablen können eine angegebene Anzahl von Werten haben, die numerisch sein müssen.

4. Finden Sie die Form Ihres Datensatzes

Das Finden der Form Ihres Datensatzes ist ein weiterer wichtiger Schritt im EDA-Prozess. Dieser Schritt ist wichtig, da Sie relevante Informationen über Ihren Datensatz sammeln können, indem Sie dessen Form beobachten. Die Form Ihres Datensatzes zeigt die Verteilung Ihrer Daten. Möglicherweise bemerken Sie auch Merkmale in den Daten, wie z. B. Schiefe und Lücken, die Ihnen dabei helfen können, mehr über den Datensatz zu erfahren. Es kann Ihnen auch dabei helfen, Trends in Ihrem Datensatz zu erkennen.

5. Definieren Sie die Beziehungen in Ihrem Datensatz

Wenn Sie Ihren Datensatz immer besser verstehen, können Sie damit beginnen, Beziehungen in Ihrem Datensatz auszuwählen. Versuchen Sie, Korrelationen zwischen Werten festzustellen. Die Verwendung von Streudiagrammen kann die Identifizierung von Korrelationen und Beziehungen zwischen Werten erleichtern. Machen Sie sich unbedingt Notizen und suchen Sie möglichst viele Zusammenhänge heraus. Sobald Sie Korrelationen bemerken, können Sie darüber nachdenken, warum bestimmte Werte möglicherweise Korrelationen aufweisen.

6. Finden Sie alle Ausreißer in Ihrem Datensatz

Das Auffinden von Ausreißern in Ihrem Datensatz ist ein weiterer wichtiger Schritt bei der Durchführung der EDA. Ausreißer sind Werte in Ihrem Datensatz, die sich deutlich von den übrigen Werten unterscheiden. Ausreißer können viel höher oder niedriger sein als andere Werte im Datensatz. Es ist wichtig, Ausreißer zu identifizieren, da sie den Mittelwert, den Median, den Modus oder den Bereich eines Datensatzes verzerren und das Erscheinungsbild der visuellen Darstellung verändern können. Sie können Ausreißer finden, indem Sie Ihre Diagramme betrachten oder die Daten während der EDA numerisch sortieren.

Vorteile der Durchführung einer explorativen Datenanalyse

Es ist sinnvoll, eine explorative Datenanalyse durchzuführen, um Ihren Datensatz besser zu verstehen, bevor Sie mit der Modellierung beginnen. Zu den Vorteilen der Durchführung einer EDA gehören:

Datensatzorganisation

Einer der wichtigen Vorteile der explorativen Datenanalyse besteht darin, dass sie Ihnen dabei helfen kann, Ihren Datensatz vor der Modellierung zu organisieren. Dies kann Ihnen dabei helfen, Annahmen und Vorhersagen über Ihren Datensatz zu treffen. Es kann Ihnen auch dabei helfen, Entscheidungen zu treffen, bevor Sie Ihre Daten modellieren.

Variablen verstehen

Ein weiterer Vorteil von EDA besteht darin, dass es Ihnen helfen kann, die Variablen in Ihrem Datensatz zu verstehen. Dies kann Ihnen dabei helfen, Ihren Datensatz zu organisieren und Beziehungen zwischen Variablen zu ermitteln, was ein wesentlicher Bestandteil der Datenanalyse ist.

Identifizieren von Beziehungen zwischen Variablen

Die Durchführung einer EDA kann Ihnen auch dabei helfen, die Beziehungen zwischen Variablen in Ihrem Datensatz zu bestimmen. Das Erkennen von Beziehungen zwischen Variablen ist ein wichtiger Teil der Schlussfolgerungen aus einem Datensatz.

Das richtige Modell auswählen

Ein weiterer wichtiger Vorteil von EDA besteht darin, dass es Ihnen bei der Auswahl des richtigen Modells für Ihren Datensatz hilft. Zur Auswahl eines Datenmodells können Sie alle vom EDA erhaltenen Informationen nutzen. Die Wahl des richtigen Datenmodells ist wichtig, da es Ihre Daten für alle in Ihrem Unternehmen verständlicher machen kann. Zu den häufig verwendeten Datenmodellen, aus denen Sie wählen können, gehören:

• Hierarchisches Datenmodell. Ein hierarchisches Datenmodell organisiert die Werte eines Datensatzes in einer baumartigen Hierarchie.

• Relationales Datenmodell. Das relationale Datenmodell organisiert Datenwerte in Tabellen mit Beziehungen.

• Netzwerkdatenmodell. Ein Netzwerkdatenmodell organisiert, ähnlich einem hierarchischen Modell, Datenwerte in einem Baum, enthält aber auch ein Diagramm, das die Arten der Beziehungen zwischen Werten zeigt.

Muster in einem Datensatz finden

Sie können EDA auch verwenden, um Muster in einem Datensatz zu finden. Das Auffinden von Mustern in einem Datensatz ist wichtig, da es Ihnen dabei helfen kann, Vorhersagen und Schätzungen zu treffen. Es kann Ihrer Organisation dabei helfen, für die Zukunft zu planen und Probleme und Lösungen vorherzusehen.