Comprendre vos données : les éléments essentiels de l'analyse exploratoire des données (EDA)

Voulez-vous en savoir plus sur l’analyse exploratoire des données ? Ce sont les concepts fondamentaux que vous devez connaître.

Introduction à l'analyse exploratoire des données

Comprendre votre ensemble de données avant de commencer des analyses avancées est non seulement judicieux, mais nécessaire dans le domaine de la science des données.

L'analyse exploratoire des données est une procédure d'analyse de données qui cherche à comprendre pleinement les données et à découvrir leurs nombreux attributs, souvent grâce à l'utilisation d'aides visuelles. Cela permet la découverte de modèles utiles et une compréhension plus approfondie des données.

Il est impératif que vous en ayez une compréhension approfondie avant d'effectuer une analyse de données et d'appliquer un algorithme à vos données. Trouver des modèles dans vos données et identifier les variables cruciales et celles qui n'affectent pas le résultat sont des tâches critiques. De plus, il peut y avoir des relations entre certaines variables et d’autres. Les erreurs dans vos données doivent également être identifiées.

Objectifs de l’analyse exploratoire des données

• Déterminer la distribution des variables dans votre collecte de données

• Construire un modèle bien ajusté et dépourvu de valeurs aberrantes pour garantir une qualité parfaite des données

• Obtention d'une évaluation précise des paramètres

• Estimation de l'incertitude des estimations

• Obtenir des résultats statistiquement significatifs

• Éliminer les anomalies et les chiffres superflus des données

• Aide à la préparation de notre ensemble de données pour examen

• Permettre à un modèle d'apprentissage automatique de prédire plus précisément notre ensemble de données

• Fournir des résultats plus précis

• Sélection d'un modèle d'apprentissage automatique plus efficace

Types d’analyse exploratoire des données

Statistiques descriptives

Résume les principales caractéristiques d'un ensemble de données pour fournir un aperçu rapide des données à l'aide de techniques telles que les mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode). Mesures de dispersion (étendue, variance, écart type). Distributions de fréquences.

Analyse graphique

Utilise des outils visuels pour explorer les données afin d'identifier les modèles, les tendances et les anomalies de données grâce à la visualisation à l'aide de techniques telles que les graphiques (graphiques à barres, histogrammes, diagrammes circulaires). Graphiques (nuages ​​de points, courbes, boîtes à moustaches). Visualisations avancées (cartes thermiques, tracés de violon, tracés de paires).

Analyse bivariée

Dans l'évaluation bivariée, la relation entre les variables est examinée. La recherche de relations, de dépendances et de corrélations entre des ensembles de variables est rendue possible grâce à cela. Quelques techniques clés utilisées en analyse bivariée :

• Nuages ​​de points
• Coefficient de corrélation
• Tabulation croisée
• Graphiques linéaires
• Covariance

Outils d'analyse des données exploratoires

Les data scientists peuvent obtenir efficacement des informations plus approfondies et préparer les données pour des analyses et une modélisation avancées en utilisant les outils suivants pour l'analyse exploratoire des données.

Bibliothèques Python

Bibliothèques Python

• Pandas : offre un large éventail de fonctions pour gérer les structures de données et l'analyse de séries chronologiques, entre autres tâches de manipulation et d'analyse de données.

• Matplotlib : un package graphique Python pour créer des graphiques statiques, interactifs et animés.

• Seaborn : il offre une interface de haut niveau pour créer des visuels statistiques accrocheurs et éducatifs et est construit sur Matplotlib.

• Plotly : un package graphique qui permet la création interactive de tracés et fournit des fonctionnalités de visualisation avancées.

Environnements de développement intégrés (IDE)

1. Cahier Jupyter

2. RStudio

Forfaits R

• ggplot2 : c'est un outil puissant pour créer des graphiques complexes à partir de données dans un bloc de données et fait partie du Tidyverse.

• dplyr : un ensemble cohérent de verbes qui vous aideront à résoudre la majorité des problèmes de manipulation de données est connu sous le nom de grammaire de la manipulation de données.

• tidyr : Aide à organiser vos données.

Étapes pour effectuer une analyse exploratoire des données

• Étape 1 : Comprendre le problème et les données

• Étape 2 : Importer et inspecter les données

• Étape 3 : Gérer les données manquantes

• Étape 4 : Explorer les caractéristiques des données

• Étape 5 : Effectuer la transformation des données

• Étape 6 : Visualiser les relations entre les données

• Étape 7 : Gestion des valeurs aberrantes

• Étape 8 : Communiquer les résultats et les informations

Pensées finales

L'analyse exploratoire des données est la pierre angulaire des efforts de science des données, fournissant des informations inestimables sur les subtilités des ensembles de données et ouvrant la voie à une prise de décision éclairée.

EDA donne aux data scientists la possibilité de découvrir des réalités cachées et de guider les initiatives vers le succès en explorant les distributions, les corrélations et les anomalies des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!