Memahami Data Anda: Kepentingan Analisis Data Penerokaan

Analisis data penerokaan ialah pendekatan popular untuk menganalisis set data dan mempersembahkan penemuan anda secara visual. Ia membantu memberikan cerapan maksimum tentang set data dan struktur. Ini mengenal pasti analisis data penerokaan sebagai teknik untuk memahami pelbagai aspek data.
Untuk memahami data dengan lebih baik, seseorang mesti memastikan bahawa data itu bersih, tidak mempunyai lebihan, tiada nilai atau bahkan nilai NULL.

Jenis Analisis Data Penerokaan

Terdapat tiga jenis utama:
Univariate: Di sinilah anda melihat satu pembolehubah (lajur) pada bila-bila masa. Ia membantu seseorang memahami lebih lanjut tentang sifat pembolehubah dan diistilahkan sebagai jenis EDA yang paling mudah.

Bivariate: Di sinilah seseorang melihat dua pembolehubah bersama-sama. Ia membantu seseorang memahami hubungan antara pembolehubah A dan B sama ada ia bebas atau berkorelasi.

Multivariate: Ini melibatkan melihat tiga atau lebih pembolehubah pada satu masa. Ia dikenal pasti sebagai bivariat "maju".

Kaedah

Grafi: Ini melibatkan penerokaan data melalui perwakilan visual seperti graf dan carta. Visualisasi biasa termasuk plot kotak, graf bar, plot serakan dan peta haba.

Bukan grafik: Ini dilakukan melalui teknik statistik. Metrik yang digunakan termasuk min, median, mod, sisihan piawai dan persentil.

Alat Analisis Data Penerokaan

Beberapa alatan yang paling biasa digunakan untuk EDA termasuk
Python: Bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek yang digunakan untuk menyambungkan komponen sedia ada dan mengenal pasti nilai yang hilang

R: Bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang digunakan dalam pengkomputeran statistik

Langkah

1. Fahami data - Lihat jenis data yang anda gunakan; bilangan lajur, baris dan jenis data.
2. Bersihkan data – ini melibatkan kerja pada penyelewengan seperti nilai hilang, baris hilang dan nilai NULL.
3. Analisis – Analisis hubungan antara pembolehubah.

Sampel EDA menggunakan Python

Dataset yang digunakan untuk contoh ini ialah set data Iris - tersedia di sini

1. Muat data menggunakan perpustakaan panda.

df = pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded['Iris.csv']))
df.head()

1. Kenal pasti jenis data df.info()

1. Bersihkan data cth. menyemak nilai NULL df.isnull().sum()

1. Analisis bukan grafik data untuk memberikan maklumat berubah-ubah df.describe()

1. Analisis grafik untuk menunjukkan korelasi atau kebebasan berubah

df.plot(kind='scatter', x='SepalLengthCm', y='SepalWidthCm') ;
plt.show()

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