Průzkumná analýza dat (EDA)

Průzkumná analýza dat (EDA) je proces analýzy dat, který zahrnuje shrnutí hlavních charakteristik datové sady, často prostřednictvím vizuálních metod. Jejím cílem je odhalit vzorce, rozpoznat anomálie, formulovat hypotézy a ověřit předpoklady pomocí statistické grafiky a dalších technik vizualizace dat. EDA poskytuje lepší pochopení dat a pomáhá identifikovat jejich strukturu, hlavní rysy a proměnné.

Účel průzkumné analýzy dat (EDA)

Hlavním účelem EDA je:

1. Pochopit rozdělení dat: Identifikovat a pochopit základní vzorce v datové sadě.
2. Detekovat odlehlé hodnoty a anomálie: Najít neobvyklé datové body, které mohou ovlivnit analýzu.
3. Objevit vztahy: Najít korelace a vztahy mezi různými proměnnými.
4. Formulovat hypotézy: Vyvinout nové hypotézy pro další analýzu.
5. Vést čištění dat: Pomoci při čištění dat identifikací chybějících nebo nesprávných hodnot.

Proč je EDA důležitá?

EDA je zásadní, protože:

• Zajišťuje kvalitu dat: Identifikuje problémy s kvalitou dat, jako jsou chybějící hodnoty, odlehlé hodnoty a anomálie.
• Ovlivňuje analýzu: Poskytuje poznatky, které určují výběr statistických modelů a pomáhají při rozhodování.
• Zlepšuje výběr modelu: Pomáhá vybrat vhodné algoritmy a techniky pro další analýzu a modelování.
• Prohlubuje pochopení: Zlepšuje celkové pochopení datové sady, což je zásadní pro přesnou analýzu.

Kroky k provedení EDA

1. Sběr dat: Shromážděte data z relevantních zdrojů.
2. Čištění dat: Ošetřete chybějící hodnoty, odstraňte duplicity a opravte chyby.
3. Transformace dat: Normalizujte nebo standardizujte data podle potřeby.
4. Vizualizace dat: Používejte grafy jako histogramy, bodové grafy a krabicové grafy k vizualizaci dat.
5. Souhrnné statistiky: Vypočítejte průměr, medián, mód, směrodatnou odchylku a další statistiky.
6. Korelační analýza: Identifikujte vztahy mezi proměnnými pomocí korelačních matic a bodových grafů.

Běžné techniky v EDA

• Jednorozměrná analýza: Zkoumá každou proměnnou samostatně pomocí histogramů, krabicových grafů a souhrnných statistik.
• Dvourozměrná analýza: Zkoumá vztahy mezi dvěma proměnnými pomocí bodových grafů, korelačních koeficientů a křížových tabulek.
• Vícerozměrná analýza: Analyzuje více než dvě proměnné současně pomocí technik jako pair plots, heatmapy a analýza hlavních komponent (PCA).

Nástroje a knihovny pro EDA

EDA lze provádět pomocí různých nástrojů a knihoven:

• Python: Knihovny jako Pandas, NumPy, Matplotlib a Seaborn.
• R: Balíčky jako ggplot2, dplyr a tidyr.
• Excel: Vestavěné funkce a kontingenční tabulky pro základní EDA.
• Tableau: Pokročilé možnosti vizualizace pro interaktivní EDA.