탐색적 데이터 분석에 대해 더 자세히 알고 싶으십니까? 꼭 알아두셔야 할 기본 개념입니다.
고급 분석을 시작하기 전에 데이터 세트를 이해하는 것은 현명할 뿐만 아니라 데이터 과학 분야에서 꼭 필요한 것입니다.
탐색적 데이터 분석은 주로 시각적 도구를 사용하여 데이터를 완전히 이해하고 데이터의 다양한 속성을 발견하려는 데이터 분석 절차입니다. 이를 통해 유용한 패턴을 발견하고 데이터를 더 깊이 이해할 수 있습니다.
데이터 분석을 수행하고 데이터에 알고리즘을 적용하기 전에 이에 대한 철저한 이해가 필수입니다. 데이터에서 패턴을 찾고, 중요한 변수와 결과에 영향을 주지 않는 변수를 식별하는 것이 중요한 작업입니다. 또한 일부 변수와 다른 변수 사이에는 관계가 있을 수 있습니다. 데이터의 오류도 식별해야 합니다.
데이터 수집에서 변수 분포 결정
완벽한 데이터 품질을 보장하기 위해 이상치가 없는 잘 맞는 모델 구축
매개변수의 정확한 평가 얻기
추정의 불확실성 추정
통계적으로 유의미한 결과 얻기
데이터에서 이상치와 불필요한 숫자 제거
시험용 데이터 세트 준비 지원
머신러닝 모델을 통해 데이터 세트를 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다
보다 정확한 결과 제공
보다 효과적인 머신러닝 모델 선택
중심 경향 측정(평균, 중앙값, 모드)과 같은 기술을 사용하여 데이터에 대한 빠른 개요를 제공하기 위해 데이터 세트의 주요 기능을 요약합니다. 분산 측정(범위, 분산, 표준 편차). 빈도분포.
시각적 도구를 사용하여 데이터를 탐색하고 차트(막대형 차트, 히스토그램, 원형 차트)와 같은 기술을 사용한 시각화를 통해 패턴, 추세 및 데이터 이상치를 식별합니다. 도표(분산형 도표, 선 도표, 상자 도표). 고급 시각화(히트맵, 바이올린 플롯, 페어 플롯).
이변량 평가에서는 변수 간의 관계를 조사합니다. 이를 통해 변수 세트 간의 관계, 종속성 및 상관 관계를 찾는 것이 가능해졌습니다. 이변량 분석에 사용되는 몇 가지 주요 기술:
데이터 과학자는 탐색적 데이터 분석을 위한 다음 도구를 활용하여 더 깊은 통찰력을 효율적으로 얻고 고급 분석 및 모델링을 위한 데이터를 준비할 수 있습니다.
파이썬 라이브러리
Pandas: 데이터 구조 관리, 시계열 분석, 기타 데이터 조작 및 분석 작업을 위한 다양한 기능을 제공합니다.
Matplotlib: 정적, 대화형 및 애니메이션 차트를 만들기 위한 Python 그래프 패키지입니다.
Seaborn: 시선을 사로잡고 교육적인 통계 시각적 자료를 만들기 위한 고급 인터페이스를 제공하며 Matplotlib를 기반으로 구축되었습니다.
Plotly: 플롯을 대화형으로 생성하고 고급 시각화 기능을 제공하는 그래프 패키지입니다.
주피터 노트북
RStudio
ggplot2: 데이터 프레임의 데이터로 복잡한 차트를 만드는 강력한 도구이자 tidyverse의 일부입니다.
dplyr: 대부분의 데이터 조작 문제를 해결하는 데 도움이 되는 일관된 동사 세트를 데이터 조작 문법이라고 합니다.
tidyr: 데이터 정리에 도움이 됩니다.
1단계: 문제와 데이터 이해
2단계: 데이터 가져오기 및 검사
3단계: 누락된 데이터 처리
4단계: 데이터 특성 탐색
5단계: 데이터 변환 수행
6단계: 데이터 관계 시각화
7단계: 이상치 처리
8단계: 조사 결과 및 통찰력 전달
탐색적 데이터 분석은 데이터 과학 노력의 초석으로, 데이터 세트의 미묘함에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 정보에 입각한 의사 결정을 위한 길을 열어줍니다.
EDA는 데이터 과학자에게 데이터 분포, 상관 관계, 이상 현상을 탐색하여 숨겨진 현실을 찾아내고 성공을 향한 이니셔티브를 안내할 수 있는 기능을 제공합니다.
위 내용은 데이터 이해: 탐색적 데이터 분석(EDA)의 필수 요소의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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