Explorative Datenanalyse: Auswirkungen auf die Datenwissenschaft

Der amerikanische Mathematiker John Tukey hat die explorative Datenanalyse (EDA) ursprünglich in den 1970er Jahren entwickelt. Auch heute noch sind EDA-Techniken eine weit verbreitete Methode im Data Discovery-Prozess. Über die formale Modellierung oder das Testen von Hypothesen hinaus öffnet EDA eine breite Tür für ein besseres Verständnis von Datensatzvariablen und ihren Beziehungen. Es hilft auch festzustellen, ob die statistische Technik, die für die Datenanalyse in Betracht gezogen wurde, geeignet ist oder nicht.

Was ist explorative Datenanalyse?

Die explorative Datenanalyse (EDA) wird von Datenwissenschaftlern häufig bei der Analyse und Untersuchung von Datensätzen verwendet, wobei die Hauptmerkmale von Daten für die Visualisierungsmethode zusammengefasst werden. Es hilft dem Data Scientist, Datenmuster zu entdecken, Anomalien zu erkennen, Hypothesen zu testen und/oder Annahmen zu treffen.

Auf einfache Weise kann es als eine Methode definiert werden, die dem Data Scientist hilft, die besten Möglichkeiten zur Manipulation der gegebenen Datenquelle zu bestimmen, um die als Ziel benötigte Antwort zu erhalten.

Wie wichtig explorative Datenanalyse ist Data Science

Der Hauptzweck von EDA besteht darin, den Datensatz gründlich zu untersuchen, bevor Annahmen getroffen werden, offensichtliche Fehler zu identifizieren, ein besseres Verständnis der Muster innerhalb des Datensatzes zu erlangen, Ausreißer und/oder anomale Ereignisse herauszufinden und nicht zuletzt Finden Sie die spannenden Beziehungen zwischen den Variablen heraus.

Die explorative Datenanalyse ist für die Datenanalyse im Bereich Data Science äußerst wichtig. Erstens wird EDA verwendet, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse, die die Datenwissenschaftler produzieren, gültig und auf alle gewünschten Ziele anwendbar sind. Zweitens hilft EDA den Stakeholdern sicherzustellen, dass sie immer die richtigen Fragen stellen. Es hilft auch bei der Beantwortung der Fragen zu Standardabweichungen, kategorialen Variablen und Konfidenzintervallen. Sobald EDA abgeschlossen ist und Erkenntnisse gewonnen wurden, können seine Funktionen schließlich für eine ausgefeiltere Datenanalyse oder Modellierung, einschließlich maschinellem Lernen, verwendet werden.

Explorative Datenanalysetypen

Nun, es gibt hauptsächlich vier Arten von EDA:

• Univariate nicht-grafische:

Univariate Non Graphical ist die einfachste Form der Datenanalyse. hier besteht sie aus nur einer Variablen. Da es sich um eine einzelne Variable handelt, befasst sie sich nicht mit Ursachen oder Beziehungen. Stattdessen besteht der Hauptzweck der univariaten Analyse darin, die Daten zu beschreiben und darin Muster zu finden.

• Univariate Grafik

Nicht-grafische Methoden können kein vollständiges Bild der Daten liefern. Hier sind also grafische Methoden gefragt. Die gängigen Arten von univariaten Grafiken sind:

1. Stem-and-Leaf-Plots: Diese zeigen alle Datenwerte und die Form der Verteilung.
2. Histogramme ein Balkendiagramm: In dem jeder Balken die Häufigkeit (Anzahl) oder den Anteil (Anzahl/Gesamtzahl) von Fällen für einen Wertebereich darstellt.
3. Boxplots: stellen die fünfstellige Zusammenfassung von Minimum, erstem Quartil, Median, drittem Quartil und Maximum grafisch dar.

• Multivariate nicht-grafische

Multivariate Daten entstehen aus mehr als einer Variablen. Im Allgemeinen zeigen multivariate nichtgrafische EDA-Techniken die Beziehung zwischen zwei oder mehr Datenvariablen durch Kreuztabellen oder Statistiken.

• Multivariate Grafik

Multivariate Daten verwenden Grafiken, während sie Beziehungen zwischen zwei oder mehr Datensätzen anzeigen. Die am häufigsten verwendete Grafik ist ein gruppiertes Balkendiagramm oder Balkendiagramm, wobei jede Gruppe eine Ebene einer der Variablen darstellt und jeder Balken innerhalb einer Gruppe die Ebenen der anderen Variablen darstellt.

Die anderen gängigen Arten von multivariaten Grafiken umfassen:

• Streudiagramm: Wird verwendet, um Datenpunkte auf einer horizontalen und einer vertikalen Achse darzustellen, um zu zeigen, wie stark eine Variable von einer anderen beeinflusst wird.
• Multivariates Diagramm: Ist eine grafische Darstellung der Beziehungen zwischen Faktoren und einer Antwortvariablen.
• Verlaufsdiagramm: Ist ein Liniendiagramm von Daten, die über die Zeit aufgetragen werden.
• Blasendiagramm: Ist eine Datenvisualisierung, die mehrere Kreise (Blasen) in einem zweidimensionalen Diagramm anzeigt.
• Heatmap: Ist eine grafische Darstellung von Daten, bei der Werte farblich dargestellt werden.

Explorative Datenanalyse-Tools

Es gibt viele Tools für die explorative Datenanalyse. Einige der beliebtesten sind R, Python und SAS. Jedes hat jedoch seine Stärken und Schwächen, daher ist die Wahl des richtigen Werkzeugs für den Job von entscheidender Bedeutung.

R ist ein hervorragendes Werkzeug zur Visualisierung von Daten. Es verfügt über eine Vielzahl von Plots und Diagrammen, die zum Untersuchen von Daten verwendet werden können. Es hat auch viele statistische Funktionen, die verwendet werden können, um erweiterte Analysen durchzuführen.

Python ist ein weiteres großartiges Tool für EDA. Es hat viele der gleichen Funktionen wie R, ist aber auch benutzerfreundlicher. Daher ist Python eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger, die mit der Datenanalyse beginnen möchten.

SAS ist ein leistungsstarkes statistisches Softwarepaket, das für EDA verwendet werden kann. SAS ist teurer als R und Python, aber die Investition lohnt sich, wenn Sie komplexere Berechnungen durchführen müssen.

QuestionPro und explorative Datenanalyse

Sie können Ihre Daten jederzeit aus einer anderen Datenquelle beziehen, und QuestionPro kann Ihnen definitiv dabei helfen, die Umfragedaten aus mehreren Kanälen zu sammeln. Aber was passiert, wenn Sie über die bereits gesammelten Daten hinausgehen möchten? Hier kommt die explorative Datenanalyse ins Spiel.

Die integrierten Analysetools von QuestionPro erleichtern den Einstieg in EDA. Sie können schnell zusammenfassende Statistiken für Ihre Daten anzeigen, interaktive Visualisierungen erstellen und vieles mehr. Und da QuestionPro in R integriert ist, können Sie alle leistungsstarken statistischen Tools nutzen, die R bietet.

Wenn Sie also bereit sind, Ihre Datenanalyse auf die nächste Stufe zu heben, ist QuestionPro eines der perfekten Tools.

Fazit

Abschließend können wir sagen, dass die explorative Datenanalyse eine bewährte Methode ist, die Datenwissenschaftlern helfen kann, komplexe Datensätze zu verstehen. Durch die Verwendung von Visualisierungen und anderen Methoden können Sie Muster und Beziehungen aufdecken, die Sie sonst vielleicht nicht gefunden hätten.

Daher ist EDA ein wesentlicher Bestandteil jeder Datenanalyse, und wir hoffen, dass Ihnen dieser Artikel eine gute Einführung in das Thema gegeben hat.

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Autoren: Musaddiq Shaikh & Abhishek Pachauri