Ihre Daten verstehen: Die Grundlagen der explorativen Datenanalyse.

EINFÜHRUNG

Als Datenwissenschaftler und Datenanalyst ist dies ein sehr, sehr wichtiger und entscheidender erster Schritt, der durchgeführt werden muss. Nach der Datenerfassung liegen die Daten in Rohform und unverarbeiteten Fakten vor. Ein Datenwissenschaftler, Analyst oder eine andere Person ist nicht in der Lage, die Struktur und den Inhalt dieser Daten zu verstehen. Hier kommt EDA ins Spiel. Analysieren und Visualisieren von Daten, um ihre Schlüsselmerkmale zu verstehen, Muster aufzudecken und Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren.

Um Daten zu verstehen, muss man die erwarteten Qualitäten und Eigenschaften von Daten verstehen. Das Wissen, das Sie über Daten haben, die Bedürfnisse, die die Daten erfüllen, ihr Inhalt und ihre Erstellung. Lassen Sie uns nun tiefer in EDA eintauchen, um zu verstehen, wie wir Daten in Informationen umwandeln sollten. Informationen sind Daten, die verarbeitet, organisiert, interpretiert und strukturiert wurden.

EXPLORATORISCHE DATENANALYSE

Wie oben definiert, bezieht sich EDA auf die Analyse und Visualisierung von Daten, um ihre Schlüsselmerkmale zu verstehen, Muster aufzudecken und Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. Es hilft herauszufinden, wie Datenquellen am besten manipuliert werden können, um die benötigten Antworten zu erhalten, und erleichtert Datenwissenschaftlern das Erkennen von Mustern, das Erkennen von Anomalien sowie das Testen von Hypothesen oder Annahmen. Es ist ein wichtiger erster Schritt in der Datenanalyse, es ist die Grundlage für das Verständnis und die Interpretation komplexer Datensätze.

ARTEN VON EDA
Hierbei handelt es sich um verschiedene Methoden und Ansätze, die im Rahmen der explorativen Datenanalyse eingesetzt werden. Hier sind drei Haupttypen von EDA:

Univariate Analyse: Dies ist die einfachste Form, die Sie zur Datenanalyse verwenden können. Sie untersucht jede Variable in einem Datensatz. Beinhaltet die Betrachtung des Wertebereichs sowie der zentralen Tendenz der Werte. Es beschreibt das Reaktionsmuster, jede Variable für sich Zum Beispiel die Untersuchung des Alters der Mitarbeiter in einem Unternehmen.

Bivariate Analyse: Bei dieser Analyse werden zwei Variablen beobachtet. Ziel ist es festzustellen, ob ein statistischer Zusammenhang zwischen den beiden Variablen besteht und wenn ja, wie stark dieser Zusammenhang ist. Bivariate ermöglicht es Forschern, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu untersuchen. Bevor Sie diese Analyse verwenden, müssen Sie verstehen, warum sie wichtig ist.

 Bivariate analysis helps identify trends and patterns
 Helps identify cause and effect relationships.
 Helps researchers to make predictions.
 It also inform decision-making.

Zu den in der bivariaten Analyse verwendeten Techniken gehören Streudiagramme, Korrelation, Regression, Chi-Quadrat-Tests, T-Tests und Varianzanalyse, die verwendet werden können, um zu bestimmen, wie zwei Variablen zusammenhängen.

Multivariate Analyse: Hierbei handelt es sich um die statistische Untersuchung von Experimenten, bei denen an jeder Versuchseinheit mehrere Messungen durchgeführt werden und für die die Beziehungen zwischen multivariaten Messungen und deren Struktur wichtig sind Verständnis des Experiments. Zum Beispiel: Wie viele Stunden pro Tag verbringt eine Person auf Instagram.

Zu den Techniken gehören Abhängigkeitstechniken und Interdependenztechniken.

WESENTLICHES VON EDA

a. Datenerfassung: Der erste Schritt beim Umgang mit Daten besteht darin, zunächst über die gewünschten Daten zu verfügen. Die Daten werden je nach Thema, an dem Sie arbeiten, aus verschiedenen Quellen gesammelt, indem Methoden wie Web Scraping oder das Herunterladen von Datensätzen von Plattformen wie Kaggle verwendet werden.

b. Ihre Daten verstehen: Bevor Sie mit der Reinigung fortfahren, müssen Sie zunächst die von Ihnen erfassten Daten verstehen. Versuchen Sie, die Anzahl der Zeilen und Spalten zu verstehen, mit denen Sie arbeiten werden, die Informationen für jede Spalte, die Eigenschaften Ihrer Daten, Datentypen und vieles mehr.

c. Datenbereinigung: Dieser Schritt umfasst die Identifizierung und Behebung von Fehlern, Inkonsistenzen, Duplikaten oder unvollständigen Einträgen in den Daten. Das Hauptziel dieses Schrittes besteht darin, die Qualität und den Nutzen der Daten zu verbessern und so zu zuverlässigeren und präziseren Ergebnissen zu führen. Die Datenbereinigung umfasst mehrere Schritte;
So bereinigen Sie Daten;

      i)Handling missing values: by imputing them using mean, mode, median of the column, fill with a constant, forward-fill, backward-fill, interpolation or dropping them using the dropna() function.

      ii)Detecting outliers: you can detect outliers using the interquartile range, visualizing, using Z-Score or using One-Class SVM.

      iii)Handle duplicates: Drop duplicate records

      iv)Fix structural errors: Address issues with the layout and format of your data such as date formats or misaligned fields.

      v)Remove unnecessary values: Your dataset might contain irrelevant or redundant information that is unnecessary for your analysis. You can identify and remove any records or fields that won't contribute to the insights you are trying to derive. 

d. Zusammenfassende Statistiken. Dieser Schritt bietet einen schnellen Überblick über die zentralen Tendenzen und die Verteilung des Datensatzes, einschließlich Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Minimum, Maximum unter Verwendung der Beschreibungsmethode in Pandas oder Numpy für numerische Merkmale. Für kategoriale Funktionen können wir Diagramme und tatsächliche zusammenfassende Statistiken verwenden.

z.B. Datenvisualisierung: Dies ist die Praxis des Entwerfens und Erstellens einfach zu kommunizierender und leicht verständlicher grafischer oder visueller Darstellungen einer großen Menge komplexer quantitativer und qualitativer Daten. Versuchen Sie, Trends und Muster im Datensatz zu identifizieren, indem Sie Linien, Balken, Streudiagramme und Boxplots mit Tools wie Matplotlib, Seaborn oder Tableau verwenden.

f. Data relationship. Identify the relationship between your data by performing correlation analysis to examine correlations between variables.

• Analyze relationships between categorical variables. Use techniques like correlation matrices, heatmaps to visualize.

g. Test Hypothesis: Conduct tests like t-tests, chi-square tests, and ANOVA to determine statistical significance.

h. Communicate Your findings and Insights: This is the final step in carrying out EDA. This includes summarizing your evaluation, highlighting fundamental discoveries, and imparting your outcomes cleanly.

• Clearly state the targets and scope of your analysis.
• Use visualizations to display your findings.
• Highlight critical insights, patterns, or anomalies you discovered in your EDA.
• Discuss any barriers or caveats related to your analysis.

The next step after conducting Exploratory Data Analysis (EDA) in a data science project is feature engineering. This process involves transforming your features into a format that can be effectively understood and utilized by your model. Feature engineering builds on the insights gained from EDA to enhance the data, ensuring that it is in the best possible form for model training and performance. Let’s explore feature engineering in simple terms.

Feature Engineering.

This is the process of selecting, manipulating and transforming raw data into features that can be used in model creation. This process involves 4 main steps;

1. Feature Creation:- Create new features from the existing features, using your domain knowledge or observing patterns in the data. This step helps to improve the model performance.

2. Feature Transformation: This involves the transformation of your features into more suitable representation for your model. This is done to ensure that the model can effectively learn from the data. Transforming data involves 4 types;

    i) Normalization: Changing the shape of your distribution data. Map data to a bounded range using methods like Min-Max Normalization or Z-score Normalization.
   
    ii) Scaling. Rescale your features to have a similar scale  to make sure the model considers all features equally using methods like Min-Max Scaling, Standardization and  MaxAbs Scaling.
   
    iii) Encoding. Apply encoding to your categorical features to transform them to numerical features using methods like label encoding, One-hot encoding, Ordinal encoding or any other encoding according to the structure of your categorical columns.
   
    iv) Transformation. Transform the features using mathematical operations to change the distribution of features for example logarithmic, square root.
   

3. Feature Extraction: Extract new features from the existing attributes. It is concerned with reducing the number of features in the model, such as using Principal Component Analysis(PCA).

4. Feature Selection: Identify and select the most relevant features for further analysis. Use filter method( Evaluate features based on statistical metrics and select the most relevant ones), wrapper method(Use machine learning models to evaluate feature subsets and select the best combination based on model performance) or embedded method(Perform feature selection as part of model training e.g regularization techniques)

Tools Used for Performing EDA

-Let's look at the tools we can use to perform our analysis efficiently.

Python libraries

         i)   Pandas: Provides extensive functions for data manipulation and analysis.

         ii)  Matplotlib: Used for creating static, interactive, and animated visualizations.

         iii) Seaborn: Built on top of Matplotlib, providing a high-level interface for drawing attractive and informative capabilities.

         iv)  Plotly: Used for making interactive plots and offers more sophisticated visualization capabilities.

R Packages

     i)  ggplot2: This is used for making complex plots from data 
      in a dataframe.

    ii)  dplyr: It helps in solving the most common data manipulation challenges.

   iii)  tidyr: This tool is used to tidy your dataset; Storing it in a consistent form that matches the semantics of the dataset with the way it is stored.

Conclusion
Exploratory Data Analysis (EDA) forms the foundation of data science, offering insights and guiding informed decision-making. EDA empowers data scientists to uncover hidden truths and steer projects toward success. Always ensure to perform thorough EDA for effective model performance.

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