Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)

L’Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) è un processo di analisi dei dati che consiste nel riassumere le principali caratteristiche di un dataset, spesso tramite metodi visivi. L’obiettivo è scoprire schemi, individuare anomalie, formulare ipotesi e verificare assunzioni attraverso grafici statistici e altre tecniche di visualizzazione dei dati. L’EDA consente una migliore comprensione dei dati e aiuta a identificarne la struttura, le caratteristiche principali e le variabili.

Scopo dell’Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)

Lo scopo principale dell’EDA è:

1. Comprendere la Distribuzione dei Dati: Identificare e comprendere i pattern sottostanti nel dataset.
2. Rilevare Outlier e Anomalie: Individuare eventuali dati anomali che possono influenzare l’analisi.
3. Scoprire Relazioni: Trovare correlazioni e relazioni tra le diverse variabili.
4. Formulare Ipotesi: Sviluppare nuove ipotesi per analisi successive.
5. Guidare la Pulizia dei Dati: Agevolare la pulizia dei dati identificando valori mancanti o errati.

Perché l’EDA è Importante?

L’EDA è essenziale perché:

• Garantisce la Qualità dei Dati: Identifica problemi di qualità come valori mancanti, outlier e anomalie.
• Guida l’Analisi: Fornisce spunti che orientano la scelta dei modelli statistici e aiutano a prendere decisioni informate.
• Migliora la Selezione dei Modelli: Aiuta a selezionare gli algoritmi e le tecniche più adatti per ulteriori analisi e modellizzazione.
• Aumenta la Comprensione: Migliora la comprensione generale del dataset, fondamentale per un’analisi accurata.

Passaggi per Eseguire l’EDA

1. Raccolta Dati: Raccogliere i dati dalle fonti rilevanti.
2. Pulizia dei Dati: Gestire i valori mancanti, rimuovere i duplicati e correggere gli errori.
3. Trasformazione dei Dati: Normalizzare o standardizzare i dati secondo necessità.
4. Visualizzazione dei Dati: Utilizzare grafici come istogrammi, scatter plot e box plot per visualizzare i dati.
5. Statistiche Riassuntive: Calcolare media, mediana, moda, deviazione standard e altre statistiche.
6. Analisi delle Correlazioni: Individuare relazioni tra le variabili tramite matrici di correlazione e scatter plot.

Tecniche Comuni nell’EDA

• Analisi Univariata: Esamina ciascuna variabile singolarmente tramite istogrammi, box plot e statistiche riassuntive.
• Analisi Bivariata: Esplora le relazioni tra due variabili utilizzando scatter plot, coefficienti di correlazione e tabelle incrociate.
• Analisi Multivariata: Analizza più di due variabili contemporaneamente con tecniche come pair plot, heatmap e analisi delle componenti principali (PCA).

Strumenti e Librerie per l’EDA

L’EDA può essere eseguita con diversi strumenti e librerie:

• Python: Librerie come Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn.
• R: Pacchetti come ggplot2, dplyr e tidyr.
• Excel: Funzioni integrate e tabelle pivot per l’EDA di base.
• Tableau: Capacità avanzate di visualizzazione per EDA interattiva.