Как провести исследовательский анализ данных за 6 шагов

Существует множество методов, которые специалисты по данным могут использовать для визуализации и анализа данных. Исследовательский анализ данных — это метод, который специалисты по данным и другие специалисты по данным используют для понимания наборов данных перед их моделированием. Если ваша карьера связана с добычей данных или анализом данных, полезно знать, как выполнять исследовательский анализ данных. В этой статье мы объясним, что такое исследовательский анализ данных, как его проводить и некоторые преимущества исследовательского анализа данных.

Что такое исследовательский анализ данных?

Исследовательский анализ данных (EDA) — это метод, который специалисты по данным могут использовать для понимания набора данных, прежде чем они начнут его моделировать. Некоторые называют EDA исследованием данных. Целью проведения EDA является определение характеристик набора данных. Проведение EDA может помочь аналитикам данных делать прогнозы и предположения о данных. Часто EDA включает визуализацию данных, в том числе создание графиков, таких как гистограммы, точечные диаграммы и диаграммы.

Прежде чем приступить к исследовательскому анализу данных, важно понять несколько ключевых терминов:

• Значение: значение данных — это часть информации, например число или дата.

• Переменная. Переменная данных — это характеристика, которую можно измерить, например вес или доход.

• Распределение: Распределение набора данных — это то, как распространяется набор данных. Вы можете визуализировать распределение набора данных, наблюдая за его формой на графике.

• Выброс: выброс — это значение данных, которое значительно отличается, в том числе намного выше или ниже, от остальной части набора данных.

• Модель данных. Модель данных — это метод организации данных и взаимосвязей между значениями в наборе данных.

Как проводить исследовательский анализ данных

Проводить исследовательский анализ данных может быть проще, если вы разбиваете процесс на этапы. Вот шесть ключевых шагов, которым вы можете следовать для проведения EDA:

1. Наблюдайте за своим набором данных

Первым шагом к проведению исследовательского анализа данных является наблюдение за вашим набором данных на высоком уровне. Начните с определения размера набора данных, в том числе количества строк и столбцов в нем. Это может помочь вам предсказать любые будущие проблемы, которые могут возникнуть с вашими данными.

2. Найдите все пропущенные значения

После того, как вы просмотрели свой набор данных, вы можете начать искать любые пропущенные значения. Когда вы найдете пропущенные значения, подумайте о том, что может привести к их отсутствию. Если вы сможете определить тенденцию в своих данных, возможно, вы сможете заменить некоторые отсутствующие значения оценками.

3. Классифицируйте свои ценности

Найдя отсутствующие значения, вы можете классифицировать их, чтобы определить, какие статистические методы и методы визуализации могут работать с вашим набором данных. Вы можете поместить свои ценности в эти категории:

• Категориальные: Категориальные переменные могут иметь заданное количество значений.

• Непрерывный: непрерывные переменные могут иметь бесконечное количество значений.

• Дискретные: Дискретные переменные могут иметь заданное количество значений, которые должны быть числовыми.

4. Найдите форму вашего набора данных

Поиск формы вашего набора данных — еще один важный шаг в процессе EDA. Этот шаг важен, потому что вы можете собрать соответствующую информацию о своем наборе данных, наблюдая за его формой. Форма вашего набора данных показывает распределение ваших данных. Вы также можете заметить особенности данных, такие как асимметрия и пробелы, которые могут помочь вам узнать больше о наборе данных. Это также может помочь вам определить тенденции в вашем наборе данных.

5. Определите отношения в вашем наборе данных

По мере того, как вы продолжаете понимать свой набор данных, вы можете начать выбирать отношения в своем наборе данных. Попытайтесь определить любые корреляции между значениями. Использование точечных диаграмм может упростить выявление корреляций и взаимосвязей между значениями. Обязательно делайте заметки и выбирайте как можно больше корреляций. Когда вы заметите корреляции, вы можете начать думать о том, почему определенные значения могут иметь корреляции.

6. Найдите любые выбросы в вашем наборе данных

Обнаружение выбросов в вашем наборе данных — еще один важный шаг к проведению EDA. Выбросы — это значения в вашем наборе данных, которые значительно отличаются от остальных значений. Выбросы могут быть намного выше или ниже, чем другие значения в наборе данных. Важно определить выбросы, поскольку они могут исказить среднее значение, медиану, режим или диапазон набора данных и изменить внешний вид визуального представления. Вы можете найти выбросы, наблюдая за своими графиками или сортируя данные в числовом порядке во время EDA.

Преимущества проведения исследовательского анализа данных

Полезно провести исследовательский анализ данных, чтобы помочь вам понять набор данных, прежде чем вы начнете его моделировать. Некоторые из преимуществ проведения EDA включают в себя:

Организация набора данных

Одним из важных преимуществ проведения исследовательского анализа данных является то, что он может помочь вам организовать набор данных до его моделирования. Это может помочь вам начать делать предположения и прогнозы о вашем наборе данных. Это также может помочь вам принять решение до того, как вы смоделируете свои данные.

Понимание переменных

Еще одним преимуществом EDA является то, что он может помочь вам понять переменные в вашем наборе данных. Это может помочь вам организовать набор данных и начать точно определять отношения между переменными, что является неотъемлемой частью анализа данных.

Выявление взаимосвязей между переменными

Проведение EDA также может помочь вам определить отношения между переменными в вашем наборе данных. Выявление взаимосвязей между переменными является важной частью получения выводов из набора данных.

Правильный выбор модели

Еще одним важным преимуществом EDA является помощь в выборе правильной модели для вашего набора данных. Вы можете использовать всю информацию, полученную в результате проведения EDA, для выбора модели данных. Важно выбрать правильную модель данных, потому что это может упростить понимание ваших данных для всех в вашей организации. Некоторые часто используемые модели данных, которые вы можете выбрать, включают:

• Иерархическая модель данных. Иерархическая модель данных организует значения набора данных в иерархию, напоминающую дерево.

• Реляционная модель данных. Реляционная модель данных упорядочивает значения данных в таблицах со связями.

• Сетевая модель данных. Сетевая модель данных, аналогичная иерархической модели, упорядочивает значения данных в виде дерева, но также включает схему, показывающую типы взаимосвязей между значениями.

Поиск закономерностей в наборе данных

Вы также можете использовать EDA, чтобы помочь вам найти закономерности в наборе данных. Поиск закономерностей в наборе данных важен, потому что он может помочь вам делать прогнозы и оценки. Это может помочь вашей организации планировать будущее и предвидеть проблемы и решения.