Explorativ Dataanalyse (EDA)

Explorativ Dataanalyse (EDA) er en dataanalyseproces, der involverer opsummering af hovedkarakteristika for et datasæt, ofte med visuelle metoder. Formålet er at afdække mønstre, opdage afvigelser, formulere hypoteser og kontrollere antagelser gennem statistisk grafik og andre datavisualiseringsteknikker. EDA giver en bedre forståelse af data og hjælper med at identificere datastruktur, hovedtræk og variable.

Formål med Explorativ Dataanalyse (EDA)

Det primære formål med EDA er at:

1. Forstå datadistribution: Identificere og forstå de underliggende mønstre i datasættet.
2. Opdage outliers og afvigelser: Finde usædvanlige datapunkter, der kan påvirke analysen.
3. Afdække relationer: Finde korrelationer og sammenhænge mellem forskellige variable.
4. Formulere hypoteser: Udvikle nye hypoteser til videre analyse.
5. Guide datarensning: Hjælpe med at rense data ved at identificere manglende eller forkerte værdier.

Hvorfor er EDA vigtigt?

EDA er essentielt fordi det:

• Sikrer datakvalitet: Identificerer problemer med datakvalitet som manglende værdier, outliers og afvigelser.
• Informerer analysen: Giver indsigter, som guider valget af statistiske modeller og hjælper med at træffe informerede beslutninger.
• Forbedrer modelvalg: Hjælper med at vælge de rette algoritmer og teknikker til videre analyse og modellering.
• Øger forståelsen: Forbedrer den overordnede forståelse af datasættet, hvilket er afgørende for nøjagtig analyse.

Trin til at udføre EDA

1. Datainhentning: Indsamling af data fra relevante kilder.
2. Datarensning: Håndtering af manglende værdier, fjernelse af dubletter og korrektion af fejl.
3. Datatransformation: Normalisering eller standardisering af data efter behov.
4. Datavisualisering: Brug af diagrammer som histogrammer, spredningsdiagrammer og boksplot til at visualisere data.
5. Sammenfattende statistik: Beregning af gennemsnit, median, typetal, standardafvigelse og andre statistikker.
6. Korrelationanalyse: Identificering af relationer mellem variable ved hjælp af korrelationsmatricer og spredningsdiagrammer.

Almindelige teknikker i EDA

• Univariat analyse: Undersøger hver variabel enkeltvis ved hjælp af histogrammer, boksplot og sammenfattende statistik.
• Bivariat analyse: Undersøger relationer mellem to variable ved hjælp af spredningsdiagrammer, korrelationskoefficienter og krydstabeller.
• Multivariat analyse: Analyserer mere end to variable samtidig ved hjælp af teknikker som parplot, heatmaps og principal component analysis (PCA).

Værktøjer og biblioteker til EDA

EDA kan udføres ved hjælp af forskellige værktøjer og biblioteker:

• Python: Biblioteker som Pandas, NumPy, Matplotlib og Seaborn.
• R: Pakker som ggplot2, dplyr og tidyr.
• Excel: Indbyggede funktioner og pivottabeller til grundlæggende EDA.
• Tableau: Avancerede visualiseringsmuligheder til interaktiv EDA.