Memahami Data Anda: Kepentingan Analisis Data Penerokaan (EDA)

Adakah anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang Analisis Data Penerokaan? Ini ialah konsep asas yang perlu anda ketahui.

Pengenalan kepada Analisis Data Penerokaan

Memahami set data anda sebelum memulakan analisis lanjutan bukan sahaja bijak, tetapi perlu dalam bidang sains data.

Analisis Data Penerokaan ialah prosedur analisis data yang berusaha untuk memahami sepenuhnya data dan menemui banyak atributnya, selalunya melalui penggunaan alat bantuan visual. Ini membolehkan penemuan corak yang berguna dan pemahaman yang lebih mendalam tentang data.

Adalah mustahak anda mempunyai pemahaman yang menyeluruh mengenainya sebelum anda menjalankan analisis data dan menggunakan algoritma pada data anda. Mencari corak dalam data anda dan mengenal pasti pembolehubah yang penting dan yang tidak menjejaskan keputusan adalah tugas kritikal. Selain itu, mungkin terdapat hubungan antara beberapa pembolehubah dan yang lain. Ralat dalam data anda juga mesti dikenal pasti.

Matlamat Analisis Data Penerokaan

• Menentukan taburan pembolehubah dalam pengumpulan data anda

• Membina model yang sesuai tanpa outlier untuk menjamin kualiti data yang sempurna

• Mendapatkan penilaian yang tepat bagi parameter

• Menganggarkan ketidakpastian anggaran

• Mendapatkan hasil yang signifikan secara statistik

• Menghapuskan anomali dan nombor berlebihan daripada data

• Membantu dalam penyediaan set data kami untuk peperiksaan

• Membenarkan model pembelajaran mesin meramalkan set data kami dengan lebih tepat

• Memberi hasil yang lebih tepat

• Memilih model pembelajaran mesin yang lebih berkesan

Jenis Analisis Data Penerokaan

Statistik Deskriptif

Meringkaskan ciri utama set data untuk memberikan gambaran keseluruhan cepat data menggunakan teknik seperti Ukuran kecenderungan memusat (min, median, mod). Ukuran serakan (julat, varians, sisihan piawai). Taburan kekerapan.

Analisis Grafik

Menggunakan alatan visual untuk meneroka data bagi mengenal pasti corak, arah aliran dan anomali data melalui visualisasi menggunakan teknik seperti Carta (carta bar, histogram, carta pai). Plot (plot serakan, plot garisan, plot kotak). Penggambaran lanjutan (peta haba, plot biola, plot berpasangan).

Analisis Bivariat

Dalam penilaian bivariat, hubungan antara pembolehubah diperiksa. Mencari hubungan, kebergantungan, dan korelasi antara set pembolehubah dimungkinkan olehnya. Beberapa teknik utama yang digunakan dalam analisis bivariat:

• Petak Taburan
• Pekali Korelasi
• Penjadualan silang
• Graf Garis
• Kovarian

Alat Analisis Data Penjelajahan

Saintis data boleh mendapatkan cerapan yang lebih mendalam dan menyediakan data untuk analisis dan pemodelan lanjutan dengan cekap dengan menggunakan alatan berikut untuk analisis data penerokaan.

Perpustakaan Python

Perpustakaan Python

• Panda: Menawarkan pelbagai fungsi untuk mengurus struktur data dan analisis siri masa, antara tugas manipulasi dan analisis data yang lain.

• Matplotlib: Pakej grafik Python untuk membuat carta statik, interaktif dan animasi.

• Seaborn: Ia menawarkan antara muka peringkat tinggi untuk mencipta visual statistik yang menarik dan pendidikan serta dibina di atas Matplotlib.

• Plotly: Pakej grafik yang membolehkan penciptaan plot interaktif dan menyediakan ciri visualisasi lanjutan.

Persekitaran Pembangunan Bersepadu (IDE)

1. Buku Nota Jupyter

2. RStudio

Pakej R

• ggplot2: Ia merupakan alat yang mujarab untuk mencipta carta rumit daripada data dalam bingkai data dan merupakan sebahagian daripada tidyverse.

• dplyr: Satu set kata kerja yang konsisten yang akan membantu anda dalam menyelesaikan sebahagian besar masalah manipulasi data dikenali sebagai tatabahasa manipulasi data.

• kemas: Membantu dalam menyusun data anda.

Langkah-langkah untuk Melakukan Analisis Data Penerokaan

• Langkah 1: Fahami Masalah dan Data

• Langkah 2: Import dan Periksa Data

• Langkah 3: Mengendalikan Data yang Hilang

• Langkah 4: Teroka Ciri Data

• Langkah 5: Lakukan Transformasi Data

• Langkah 6: Visualisasikan Perhubungan Data

• Langkah 7: Mengendalikan Outliers

• Langkah 8: Sampaikan Penemuan dan Cerapan

Fikiran Akhir

Analisis Data Penerokaan ialah asas kepada usaha sains data, memberikan cerapan yang tidak ternilai tentang kehalusan set data dan membuka jalan untuk membuat keputusan yang bermaklumat.

EDA memberi ahli sains data keupayaan untuk mendedahkan realiti tersembunyi dan membimbing inisiatif ke arah kejayaan dengan meneroka pengedaran data, korelasi dan anomali.

Atas ialah kandungan terperinci Memahami Data Anda: Kepentingan Analisis Data Penerokaan (EDA). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!