Memahami Data Anda: Kepentingan Analisis Data Penerokaan\'.

Analisis data penerokaan (EDA) sedang menganalisis set data untuk meringkaskan ciri utamanya, mengenal pasti corak, anomali spot dan menguji hipotesis yang selalunya menggunakan grafik statistik dan kaedah visualisasi data lain. Ia membantu meringkaskan data dan menemui cerapan daripada set data.

Langkah Lazim yang terlibat dalam Analisis Data Penerokaan (EDA).

Langkah 1: Pengumpulan data yang diperlukan daripada pelbagai sumber seperti pangkalan data, pengikisan web atau API. Kemudian import data dan perpustakaan yang diperlukan ke persekitaran pembangunan bersepadu(IDE) seperti notebook jupyter. Perpustakaan Python seperti panda, NumPy, Matplotlib dan Seaborn digunakan untuk meneroka dan menggambarkan data.
Langkah 2: Perhatikan set data anda dan lakukan pembersihan data seperti nilai atau ralat yang hilang.
Langkah 3: Kenal pasti corak dan cari sebarang outlier dalam set data. Laksanakan statistik deskriptif untuk meringkaskan data untuk mendapatkan gambaran umum tentang kandungannya, seperti nilai min, min dan maks.
Langkah 4: Gunakan perkara yang anda pelajari untuk memperhalusi atau menjana soalan baharu.
Langkah 5: Ubah dan model data untuk mencari jawapan. cth. mengagregat atau mengasingkan data berdasarkan keperluan analisis.
Langkah 6: Lakukan penerokaan data menggunakan analisis univariat, bivariat dan multivariate.
Langkah 7: Gunakan visualisasi data taburan dan perhubungan dengan menggunakan alat visual tertentu seperti carta garis, carta bar, plot kotak, plot serakan dan peta haba.
Langkah 8: Pengujian Hipotesis-Membangun dan menilai hipotesis menggunakan ujian statistik untuk mengesahkan andaian atau hubungan dalam data.
Langkah 9: Ringkaskan penemuan dengan cerapan utama daripada statistik deskriptif dan visualisasi data yang dijana. Dokumentasikan proses dan penemuan EDA serta buat laporan dan pembentangan untuk menyampaikan hasil kepada semua pihak berkepentingan yang berkaitan.

Faedah Analisis Data Penerokaan

Membantu memahami dan mentafsir set data yang kompleks. EDA membantu saintis data dalam mendedahkan corak, mengesan anomali, menguji hipotesis dan mengesahkan andaian menggunakan pelbagai teknik statistik dan grafik. Selain itu, ia membolehkan pengesanan isu kualiti data, seperti rekod pendua, yang boleh diperbetulkan sebelum meneruskan kepada analisis yang lebih terperinci.

Kesimpulan
Analisis Data Penerokaan (EDA) membolehkan transformasi data menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan. Ia boleh digunakan pada sebarang jenis data—berstruktur, tidak berstruktur atau separa berstruktur—walaupun alat dan tekniknya mungkin berbeza. Proses ini membolehkan saintis data dan penganalisis memeriksa set data daripada pelbagai perspektif, tanpa sebarang andaian yang diprasangka tentang kandungannya.

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