データの理解: 探索的データ分析の基礎」。

探索的データ分析 (EDA) は、多くの場合、統計グラフィックやその他のデータ視覚化手法を使用して、データセットを分析して、その主な特性を要約し、パターンを特定し、異常を特定し、仮説をテストします。データを要約し、データセットから洞察を得るのに役立ちます。

探索的データ分析 (EDA) に含まれる一般的な手順。

ステップ 1: データベース、Web スクレイピング、API などのさまざまなソースから必要なデータを収集します。次に、データと必要なライブラリを jupyter Notebook などの統合開発環境 (IDE) にインポートします。データの探索と視覚化には、pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn などの Python ライブラリが使用されます。
ステップ 2: データセットを観察し、欠損値やエラーなどのデータ クリーニングを実行します。
ステップ 3: パターンを特定し、データセット内の外れ値を特定します。記述統計を実行してデータを要約し、平均値、最小値、最大値などの内容の一般的なアイデアを取得します。
ステップ 4: 学んだことを活用して、新しい質問を洗練したり作成したりできます。
ステップ 5: データを変換およびモデル化して答えを探します。例えば分析ニーズに基づいてデータを集計または非集計します。
ステップ 6: 一変量解析、二変量解析、多変量解析を使用してデータ探索を実行します。
ステップ 7: 折れ線グラフ、棒グラフ、箱ひげ図、散布図、ヒート マップなどの特定の視覚ツールを使用して、分布と関係のデータ視覚化を適用します。
ステップ 8: 仮説テスト - 統計テストを使用して仮説を作成および評価し、データ内の仮定または関係を検証します。
ステップ 9: 記述統計からの重要な洞察と生成されたデータの視覚化を使用して、調査結果を要約します。 EDA プロセスと調査結果を文書化し、レポートとプレゼンテーションを作成して、関連するすべての関係者に結果を伝えます。

探索的データ分析の利点

複雑なデータセットを理解して解釈するのに役立ちます。 EDA は、データ サイエンティストがさまざまな統計およびグラフィック手法を使用して、パターンの発見、異常の検出、仮説のテスト、仮説の検証を支援します。さらに、重複レコードなどのデータ品質の問題を検出でき、より詳細な分析に進む前に修正できます。

結論
探索的データ分析 (EDA) により、データを実用的な洞察に変換できます。ツールや手法は異なる場合がありますが、構造化データ、非構造化データ、または半構造化データなど、あらゆる種類のデータに適用できます。このプロセスにより、データ サイエンティストやアナリストは、データセットの内容について先入観を持たずに、複数の視点からデータセットを調査できるようになります。

以上がデータの理解: 探索的データ分析の基礎」。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。