Analiza Exploratorie a Datelor (EDA)

Analiza Exploratorie a Datelor (EDA) este un proces de analiză a datelor care implică rezumarea principalelor caracteristici ale unui set de date, adesea cu metode vizuale. Scopul său este de a descoperi tipare, a identifica anomalii, a formula ipoteze și a verifica presupuneri prin grafice statistice și alte tehnici de vizualizare a datelor. EDA oferă o înțelegere mai bună a datelor și ajută la identificarea structurii, caracteristicilor principale și variabilelor acestora.

Scopul Analizei Exploratorii a Datelor (EDA)

Scopul principal al EDA este să:

1. Înțeleagă distribuția datelor: Identifice și să înțeleagă tiparele din setul de date.
2. Detecteze valori aberante și anomalii: Identifice orice puncte de date neobișnuite care pot afecta analiza.
3. Descopere relații: Găsească corelații și relații între diferite variabile.
4. Formuleze ipoteze: Dezvolte noi ipoteze pentru analize ulterioare.
5. Ghideze curățarea datelor: Ajute la curățarea datelor prin identificarea valorilor lipsă sau incorecte.

De ce este importantă EDA?

EDA este esențială deoarece:

• Asigură calitatea datelor: Identifică probleme de calitate a datelor precum valori lipsă, valori aberante și anomalii.
• Informează analiza: Oferă perspective care ghidează alegerea modelelor statistice și ajută la luarea deciziilor informate.
• Îmbunătățește selecția modelelor: Ajută la alegerea algoritmilor și tehnicilor potrivite pentru analize și modelări ulterioare.
• Crește înțelegerea: Îmbunătățește înțelegerea generală a setului de date, ceea ce este crucial pentru o analiză exactă.

Pași pentru a realiza EDA

1. Colectarea datelor: Adună date din surse relevante.
2. Curățarea datelor: Gestionează valorile lipsă, elimină duplicatele și corectează erorile.
3. Transformarea datelor: Normalizează sau standardizează datele după cum este necesar.
4. Vizualizarea datelor: Folosește grafice precum histograme, scatter plot-uri și box plot-uri pentru a vizualiza datele.
5. Statistici sumare: Calculează media, mediana, modul, abaterea standard și alte statistici.
6. Analiza corelației: Identifică relațiile dintre variabile folosind matrici de corelație și scatter plot-uri.

Tehnici comune în EDA

• Analiza univariată: Examinează fiecare variabilă individual folosind histograme, box plot-uri și statistici sumare.
• Analiza bivariată: Explorează relațiile dintre două variabile folosind scatter plot-uri, coeficienți de corelație și tabele încrucișate.
• Analiza multivariată: Analizează mai mult de două variabile simultan folosind tehnici precum pair plot-uri, heatmap-uri și analiza componentelor principale (PCA).

Instrumente și biblioteci pentru EDA

EDA poate fi realizată folosind diverse instrumente și biblioteci:

• Python: Biblioteci precum Pandas, NumPy, Matplotlib și Seaborn.
• R: Pachete precum ggplot2, dplyr și tidyr.
• Excel: Funcții încorporate și tabele pivot pentru EDA de bază.
• Tableau: Capacități avansate de vizualizare pentru EDA interactivă.