Ihre Daten verstehen: Die Grundlagen der explorativen Datenanalyse (EDA)

Möchten Sie mehr über explorative Datenanalyse erfahren? Dies sind die grundlegenden Konzepte, die Sie kennen sollten.

Einführung in die explorative Datenanalyse

Das Verständnis Ihres Datensatzes vor Beginn fortgeschrittener Analysen ist nicht nur klug, sondern im Bereich der Datenwissenschaft notwendig.

Explorative Datenanalyse ist ein Datenanalyseverfahren, das darauf abzielt, die Daten vollständig zu verstehen und ihre vielen Attribute zu entdecken, häufig unter Verwendung visueller Hilfsmittel. Dies ermöglicht die Entdeckung hilfreicher Muster und ein tieferes Verständnis der Daten.

Bevor Sie eine Datenanalyse durchführen und einen Algorithmus auf Ihre Daten anwenden, müssen Sie unbedingt ein umfassendes Verständnis davon haben. Das Finden von Mustern in Ihren Daten und das Identifizieren der entscheidenden und der Variablen, die das Ergebnis nicht beeinflussen, sind wichtige Aufgaben. Darüber hinaus kann es Beziehungen zwischen einigen Variablen und anderen geben. Fehler in Ihren Daten müssen ebenfalls identifiziert werden.

Ziele der explorativen Datenanalyse

• Bestimmen der Verteilung von Variablen in Ihrer Datensammlung

• Erstellung eines gut passenden Modells ohne Ausreißer, um eine perfekte Datenqualität zu gewährleisten

• Eine genaue Auswertung der Parameter erhalten

• Abschätzung der Unsicherheit der Schätzungen

• Statistisch signifikante Ergebnisse erzielen

• Beseitigung von Anomalien und überflüssigen Zahlen aus den Daten

• Unterstützung bei der Vorbereitung unseres Datensatzes für die Untersuchung

• Ermöglicht einem maschinellen Lernmodell, unseren Datensatz genauer vorherzusagen

• Bereitstellung genauerer Ergebnisse

• Auswahl eines effektiveren Modells für maschinelles Lernen

Arten der explorativen Datenanalyse

Beschreibende Statistik

Fasst die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammen, um mithilfe von Techniken wie Messungen der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median, Modus) einen schnellen Überblick über die Daten zu ermöglichen. Streuungsmaße (Bereich, Varianz, Standardabweichung). Häufigkeitsverteilungen.

Grafische Analyse

Verwendet visuelle Tools zur Untersuchung von Daten, um Muster, Trends und Datenanomalien durch Visualisierung mithilfe von Techniken wie Diagrammen (Balkendiagramme, Histogramme, Kreisdiagramme) zu identifizieren. Diagramme (Streudiagramme, Liniendiagramme, Boxdiagramme). Erweiterte Visualisierungen (Heatmaps, Violinplots, Paarplots).

Bivariate Analyse

Bei der bivariaten Auswertung wird der Zusammenhang zwischen den Variablen untersucht. Dadurch wird das Auffinden von Beziehungen, Abhängigkeiten und Korrelationen zwischen Mengen von Variablen ermöglicht. Einige Schlüsseltechniken der bivariaten Analyse:

• Streudiagramme
• Korrelationskoeffizient
• Kreuztabelle
• Liniendiagramme
• Kovarianz

Tools zur explorativen Datenanalyse

Datenwissenschaftler können effizient tiefere Erkenntnisse gewinnen und Daten für erweiterte Analysen und Modellierungen vorbereiten, indem sie die folgenden Tools für die explorative Datenanalyse nutzen.

Python-Bibliotheken

Python-Bibliotheken

• Pandas: Bietet eine breite Palette von Funktionen zur Verwaltung von Datenstrukturen und Zeitreihenanalysen sowie für andere Datenmanipulations- und Analyseaufgaben.

• Matplotlib: Ein Python-Grafikpaket zum Erstellen statischer, interaktiver und animierter Diagramme.

• Seaborn: Es bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Erstellen auffälliger und lehrreicher statistischer Grafiken und basiert auf Matplotlib.

• Plotly: Ein Grafikpaket, das die interaktive Erstellung von Diagrammen ermöglicht und erweiterte Visualisierungsfunktionen bietet.

Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs)

1. Jupyter-Notizbuch

2. RStudio

R-Pakete

• ggplot2: Es ist ein leistungsstarkes Tool zum Erstellen komplexer Diagramme aus Daten in einem Datenrahmen und Teil des Tidyverse.

• dplyr: Ein konsistenter Satz von Verben, der Ihnen bei der Lösung der meisten Datenmanipulationsprobleme hilft, wird als Grammatik der Datenmanipulation bezeichnet.

• tidyr: Hilft bei der Organisation Ihrer Daten.

Schritte zur Durchführung einer explorativen Datenanalyse

• Schritt 1: Verstehen Sie das Problem und die Daten

• Schritt 2: Daten importieren und prüfen

• Schritt 3: Fehlende Daten verarbeiten

• Schritt 4: Datenmerkmale erkunden

• Schritt 5: Datentransformation durchführen

• Schritt 6: Datenbeziehungen visualisieren

• Schritt 7: Umgang mit Ausreißern

• Schritt 8: Erkenntnisse und Erkenntnisse kommunizieren

Letzte Gedanken

Explorative Datenanalyse ist der Eckpfeiler der datenwissenschaftlichen Bemühungen. Sie liefert unschätzbare Einblicke in die Feinheiten von Datensätzen und ebnet den Weg für eine fundierte Entscheidungsfindung.

EDA gibt Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, verborgene Realitäten aufzudecken und Initiativen zum Erfolg zu führen, indem sie Datenverteilungen, Korrelationen und Anomalien untersuchen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIhre Daten verstehen: Die Grundlagen der explorativen Datenanalyse (EDA). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!