Dátová ťažba
Dátová ťažba je sofistikovaný proces analýzy veľkých množín surových údajov s cieľom odhaliť vzory, vzťahy a poznatky, ktoré môžu ovplyvniť obchodné stratégie a...
3 min čítania
Data Mining
Data Science
+4
Prieskumná analýza údajov (EDA) je proces analýzy údajov, ktorý zahŕňa sumarizáciu hlavných charakteristík datasetu, často pomocou vizuálnych metód. Jej cieľom je odhaliť vzory, identifikovať anomálie, formulovať hypotézy a overovať predpoklady pomocou štatistických grafov a ďalších techník vizualizácie údajov. EDA poskytuje lepšie pochopenie údajov a pomáha identifikovať ich štruktúru, hlavné črty a premenné.
Účel prieskumnej analýzy údajov (EDA)
Hlavným účelom EDA je:
- Pochopiť rozdelenie údajov: Identifikovať a pochopiť základné vzory v datasete.
- Detegovať odľahlé hodnoty a anomálie: Odhaľovať nezvyčajné dátové body, ktoré môžu ovplyvniť analýzu.
- Objaviť vzťahy: Nájsť korelácie a vzťahy medzi rôznymi premennými.
- Formulovať hypotézy: Rozvíjať nové hypotézy na ďalšiu analýzu.
- Usmerniť čistenie údajov: Pomáhať pri čistení údajov identifikovaním chýbajúcich alebo nesprávnych hodnôt.
Prečo je EDA dôležitá?
EDA je nevyhnutná, pretože:
- Zabezpečuje kvalitu údajov: Identifikuje problémy s kvalitou údajov ako sú chýbajúce hodnoty, odľahlé hodnoty a anomálie.
- Informuje analýzu: Poskytuje poznatky, ktoré ovplyvňujú výber štatistických modelov a pomáhajú pri rozhodovaní.
- Zlepšuje výber modelu: Pomáha pri výbere vhodných algoritmov a techník pre ďalšiu analýzu a modelovanie.
- Prehlbuje porozumenie: Zlepšuje celkové pochopenie datasetu, čo je kľúčové pre presnú analýzu.
Kroky na vykonanie EDA
- Zber údajov: Zhromažďovanie údajov z relevantných zdrojov.
- Čistenie údajov: Riešenie chýbajúcich hodnôt, odstránenie duplikátov a oprava chýb.
- Transformácia údajov: Normalizácia alebo štandardizácia údajov podľa potreby.
- Vizualizácia údajov: Použitie grafov ako histogramy, bodové grafy a boxploty na vizualizáciu údajov.
- Súhrnné štatistiky: Výpočet priemeru, mediánu, módu, smerodajnej odchýlky a ďalších štatistík.
- Korelačná analýza: Identifikácia vzťahov medzi premennými pomocou korelačných matíc a bodových grafov.
Bežné techniky v EDA
- Univariačná analýza: Skúma každú premennú samostatne pomocou histogramov, boxplotov a súhrnných štatistík.
- Bivariačná analýza: Skúma vzťahy medzi dvoma premennými pomocou bodových grafov, korelačných koeficientov a kontingenčných tabuliek.
- Multivariačná analýza: Analyzuje viac ako dve premenné naraz pomocou techník ako pair ploty, heatmapy a analýza hlavných komponentov (PCA).
Nástroje a knižnice pre EDA
EDA je možné vykonávať pomocou rôznych nástrojov a knižníc:
- Python: Knižnice ako Pandas, NumPy, Matplotlib a Seaborn.
- R: Balíky ako ggplot2, dplyr a tidyr.
- Excel: Zabudované funkcie a kontingenčné tabuľky na základnú EDA.
- Tableau: Pokročilé možnosti vizualizácie pre interaktívnu EDA.