Memahami Data Anda: Kepentingan Analisis Data Penerokaan.

PENGENALAN

Sebagai saintis data dan penganalisis data, Ini adalah langkah awal yang sangat penting dan penting yang mesti dilakukan. Selepas pengumpulan data, data dalam bentuk mentah dan fakta yang belum diproses, saintis data, penganalisis atau mana-mana orang lain tidak dapat memahami struktur dan kandungan data itu, Di situlah EDA masuk; menganalisis dan menggambarkan data untuk memahami ciri utamanya, mendedahkan corak dan mengenal pasti hubungan antara pembolehubah.

Memahami data memerlukan pemahaman tentang kualiti dan ciri data yang diharapkan. Pengetahuan yang anda ada tentang data, keperluan yang akan dipenuhi oleh data, kandungan dan penciptaannya. Sekarang mari kita mendalami EDA untuk memahami cara kita harus mengubah data menjadi maklumat. Maklumat ialah data yang telah diproses, disusun, ditafsir dan distrukturkan.

ANALISIS DATA PENEROKAAN

Seperti yang ditakrifkan di atas, EDA merujuk kepada menganalisis dan menggambarkan data untuk memahami ciri utamanya, mendedahkan corak dan mengenal pasti hubungan antara pembolehubah. Ia membantu menentukan cara terbaik untuk memanipulasi sumber data untuk mendapatkan jawapan yang anda perlukan, menjadikannya lebih mudah untuk saintis data menemui corak, mengesan anomali, menguji hipotesis atau andaian. Ia merupakan langkah pertama yang penting dalam analisis data, ia merupakan asas untuk memahami dan mentafsir set data yang kompleks.

JENIS EDA
Ini adalah kaedah dan pendekatan berbeza yang digunakan dalam proses analisis data penerokaan. Berikut adalah tiga jenis utama EDA:

Analisis Univariat: Ini adalah bentuk paling mudah yang boleh anda gunakan untuk menganalisis data, Ia meneroka setiap pembolehubah dalam set data. Melibatkan melihat julat nilai, serta kecenderungan memusat nilai. Ia menerangkan corak tindak balas, setiap pembolehubah sendiri Sebagai contoh, memeriksa umur pekerja dalam syarikat.

Analisis Bivariat: Analisis ini, dua pembolehubah diperhatikan. Ia bertujuan untuk menentukan sama ada terdapat pautan statistik antara kedua-dua pembolehubah dan jika ya, sejauh manakah ianya. Bivariate membolehkan penyelidik melihat hubungan antara dua pembolehubah. Sebelum menggunakan analisis ini, anda perlu memahami mengapa ia penting;

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

Teknik yang digunakan dalam analisis bivariat termasuk petak serakan, korelasi, regresi, ujian khi kuasa dua, ujian-t dan analisis varians yang boleh digunakan untuk menentukan cara dua pembolehubah dikaitkan.

Analisis Pelbagai: Ini melibatkan kajian statistik eksperimen di mana pelbagai ukuran dibuat pada setiap unit eksperimen dan yang mana perhubungan antara ukuran pelbagai variasi dan strukturnya adalah penting kepada kefahaman eksperimen. Sebagai contoh, Berapa jam sehari seseorang menghabiskan masa di Instagram.

Teknik termasuk teknik pergantungan dan teknik saling bergantung.

KEPENTINGAN EDA

a. Pengumpulan data: Langkah pertama apabila berurusan dengan data ialah terlebih dahulu mempunyai data yang anda inginkan. Data dikumpulkan daripada pelbagai sumber mengikut topik yang anda sedang usahakan, menggunakan kaedah seperti mengikis web atau memuat turun set data daripada platform seperti Kaggle.

b. Memahami data anda: Sebelum meneruskan pembersihan, anda perlu memahami data yang anda kumpulkan terlebih dahulu. Cuba fahami bilangan baris dan lajur yang akan anda gunakan, maklumat untuk setiap lajur, ciri data anda, jenis data dan banyak lagi.

c. Pembersihan data: Langkah ini melibatkan mengenal pasti dan menangani ralat, ketidakkonsistenan, pendua atau entri tidak lengkap dalam data. Objektif utama langkah ini adalah untuk mempertingkatkan kualiti dan kegunaan data seterusnya membawa kepada penemuan yang lebih boleh dipercayai dan tepat. Pembersihan data melibatkan beberapa langkah;
Cara membersihkan data;

      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. Statistik ringkasan. Langkah ini memberikan gambaran keseluruhan pantas tentang kecenderungan pusat dan sebaran set data, termasuk min, median, mod, sisihan piawai, minimum, maksimum menggunakan kaedah huraikan dalam panda atau numpy untuk ciri berangka. Untuk ciri kategori kita boleh menggunakan graf dan statistik ringkasan sebenar.

e. Penggambaran data: Ini ialah amalan mereka bentuk dan mencipta gambaran grafik atau visual yang mudah untuk berkomunikasi dan mudah difahami bagi sejumlah besar data kuantitatif dan kualitatif yang kompleks. Cuba kenal pasti aliran dan corak dalam set data, menggunakan garisan, bar, taburan dan plot kotak dengan alatan seperti matplotlib, seaborn atau tableau.

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.

Atas ialah kandungan terperinci Memahami Data Anda: Kepentingan Analisis Data Penerokaan.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!