Izpētes datu analīzei (EDA) ir nozīmīga loma neizmērojamajā datu pasaulē.
Izpētes datu analīzes pamataspekti
Izpētes datu analīzes definīcija un nozīme
Izpētes datu analīze jeb saīsinājumā EDA ir apakšnozare, kas ir saistīta ar statistiku un datu kopu analīzes metodi. To izmanto, lai noteiktu modeļus, novirzes un korelācijas, nenosakot konkrētas hipotēzes .
EDA sniedz datu analītiķiem atklātu skatu uz datiem, analizējot plašu iespējamo raksturlielumu un mainīgo attiecību klāstu.
EDA loma datu analīzes jomā
EDA bieži ir pirmais solis, ko datu analītiķi veic, analizējot jaunu datu kopu.
Tas sniedz visaptverošu pārskatu un palīdz atpazīt iespējamās problēmas, piemēram, novirzes vai trūkstošos datus. Turklāt EDA tiek izmantota, lai radītu jaunas hipotēzes, atklājot modeļus vai anomālijas.
Tāpēc EDA ir ne tikai analīzes rīks, bet arī inovāciju un jaunu atklājumu katalizators. Lai gan EDA ir tikai viena no kopējās datu analīzes sastāvdaļām, tā ir būtisks pamats datu izpratnei un vērtīgu atziņu iegūšanai.
Turpmākajā šā raksta daļā mēs sīkāk aplūkosim EDA īpašos aspektus un metodes.
Izpētes datu analīzes pamati
Atšķirība starp izpētes un cita veida datu analīzi
Datu analīzei ir dažādas pieejas, taču pētniecisko datu analīzei (EDA) ir raksturīga atvērtība un elastīgums.
Atšķirībā no apstiprinošās datu analīzes, kurā tiek pārbaudītas skaidras hipotēzes, EDA galvenokārt izmanto, lai formulētu jaunus jautājumus un hipotēzes.
Galvenā uzmanība tiek pievērsta datu kopuma analīzei un izpratnei , nevis iepriekš noteiktu pieņēmumu pārbaudei.
Svarīgāko terminu pārskats
EDA strādā ar dažādiem datu elementiem. "Dati" attiecas uz atsevišķiem informācijas elementiem, savukārt"datu kopas"ir datu kopums, kam ir kopīga īpašība.
"Mainīgie" ir noteiktas datu kopu īpašības vai parametri, kas var iegūt dažādas īpašības. Savukārt"novirzes"ir datu punkti, kas ievērojami atšķiras no citām vērtībām un kam analīzē jāpievērš īpaša uzmanība, jo tie var būtiski ietekmēt rezultātus.
Vēsturiskā perspektīva
EDA pirmsākumi meklējami amerikāņu matemātiķa Džona Tukija darbos.
20. gadsimta 70. gados viņš izstrādāja pētnieciskās datu analīzes koncepciju un tādējādi pavēra jaunu skatījumu uz datu analīzi.
Viņa mērķis bija izmantot pētniecisko pieeju, lai "ļautu runāt datiem" un tādējādi radītu jaunas hipotēzes un jautājumus, nevis tikai apstiprinātu esošos pieņēmumus.
Izpētes datu analīzes process
Pirms EDA var sākt darbu, ir jāizvēlas pareizais datu avots.
Būtiski soļi ir piemērota datu kopuma izvēle un tā turpmākā sagatavošana.
Tie ietver datu kvalitātes pārbaudi, neatbilstošas informācijas filtrēšanu un, ja nepieciešams, noviržu apstrādi.
Pirmais solis:
Kad datu kopa ir sagatavota, nākamais solis ir saprast tās struktūru .
Tas nozīmē, ka ir jāapzinās pastāvošo mainīgo lielumu skaits un veids, kā arī jāizprot to iespējamās īpašības.
Datu analīze
Pati datu analīze sastāv no likumsakarību un korelāciju identificēšanas datos.
Tas ietver arī uzkrītošu noviržu meklēšanu, kas atšķiras no ierastajiem modeļiem un tāpēc ir pelnījušas īpašu uzmanību.
Vizualizācija un grafika kā galvenie rīki
Vizualizācija ir galvenais EDA aspekts.
Lai vizualizētu datus un padarītu tos vieglāk saprotamus, var izmantot histogrammas, diagrammas un cita veida grafikus.
Vizualizācija var arī palīdzēt ar vienu acu uzmetienu identificēt modeļus un sakarības.
Rezultātu interpretācija
Visbeidzot, ir jāinterpretē rezultāti un jāizdara no tiem secinājumi.
Atpazītie modeļi, raksturlielumi un galvenie skaitļi tiek izvērtēti un ievietoti jēgpilnā kontekstā.
EDA metodes un paņēmieni
Velciet un nometiet rīkus datu analīzei
EDA var veikt, izmantojot dažādus rīkus, tostarp vilkšanas un nomešanas rīkus.
Tie ļauj datus analizēt vienkārši un intuitīvi , velkot elementus darba laukā un ievietojot tos tajā.
Tās ir lietotājam draudzīgas un bieži vien tām nav nepieciešamas gandrīz nekādas programmēšanas zināšanas, tāpēc tās ir laba izvēle iesācējiem datu analīzes jomā.
Noviržu un trūkstošo datu apstrādes metodes
Novirzes un trūkstošie dati var būtiski ietekmēt datu analīzes kvalitāti. Tāpēc ir svarīgi zināt piemērotas metodes to novēršanai.
Novirzes var identificēt, piemēram, izmantojot statistikas metodes, un pēc tam var pieņemt lēmumu, vai tās ir jāizņem, jāaizstāj vai jāsaglabā.
Savukārt trūkstošos datus atkarībā no to apjoma un veida var apstrādāt, izmantojot dažādas metodes, piemēram, izslēgšanu, aizpildīšanu ar vidējām vērt ībām vai īpašas imputācijas metodes.
Modeļu un korelāciju noteikšanas metodes
Pastāv dažādas metodes, kā atpazīt modeļus un sakarības.
Tās ietver statistikas metodes, mašīnmācīšanos un vienkāršu vizuālu pārbaudi.
Galvenais ir izvēlēties metodi, kas vislabāk atbilst konkrētajiem datiem un analīzes mērķiem.
Citi rīki datu kvalitātes uzlabošanai
Papildus jau minētajām metodēm ir arī citi rīki datu kvalitātes uzlabošanai, tostarp filtri.
Tie ļauj atlasīt noteiktus datus un tādējādi koncentrēties uz būtiskāko informāciju.
Datu tīrīšanu un pārveidošanu var izmantot arī, lai uzlabotu datu kvalitāti un izmantojamību.
Izpētes datu analīzes izmantošanas gadījumi un priekšrocības
EDA ir svarīga loma jautājumu izstrādē un hipotēžu formulēšanā.
Sākotnēji atklāti un objektīvi analizējot datus, var atklāt negaidītus modeļus un sakarības, kas ļauj izvirzīt jaunus jautājumus un hipotēzes.
EDA uzņēmumos
Uzņēmumi izmanto EDA dažādās jomās.
Piemēram, tā var palīdzēt labāk izprast klientu uzvedību, optimizēt produktu izstrādi vai padarīt efektīvākus uzņēmējdarbības procesus.
EAA ierobežojumi un problēmas
Neraugoties uz EDA priekšrocībām, tai ir arī ierobežojumi un problēmas.
Piemēram, tā nevar pierādīt cēloņsakarības, un tai ir nepieciešamas augsta līmeņa zināšanas un vērtējums.
Turklāt EDA var būt ļoti laikietilpīga lielu datu kopu gadījumā.
Diskusija par labākajiem EDA rīkiem tirgū
Izpētes datu analīzes veikšanai ir pieejami daudzi rīki. Daži izcili piemēri ir šādi.
- Pandas: Python bibliotēka, kas pazīstama ar savu elastību un kopienas atbalstu.
- QlikView un Qlik Sense: šie rīki ļauj veidot interaktīvas un dinamiskas datu vizualizācijas un paneļus.
- R: jaudīga atvērtā pirmkoda programmēšanas valoda statistikas analīzei.
- Excel: Lielu datu kopu gadījumā Excel ir piemērots mazākām datu kopām un vienkāršām analīzēm, bet ierobežots.
- KNIME: piedāvā "velciet un nometiet" pieeju, kas ir ideāli piemērota lietotājiem bez programmēšanas pieredzes.
Piemērota rīka izvēle ir atkarīga no individuālajām prasībām un apstākļiem.
Kopsavilkums un perspektīvas
Šajā rakstā mēs esam uzsvēruši izpētes datu analīzes (EDA) nozīmi, tās pamatus, procesu, izmantotās metodes un paņēmienus, kā arī tās izmantošanas gadījumus un priekšrocības.
Prezentētie rīki ir sākumpunkts EDA izmantošanai dažādos kontekstos.
Nākamais solis bija iegūtās zināšanas pielietot praksē.
Neatkarīgi no tā, vai runa ir par biznesa lēmumu uzlabošanu vai zinātniska pētījuma veikšanu, EDA var sniegt vērtīgu ieskatu jūsu datos un pavērt ceļu turpmākai analīzei.
Resursi padziļinātai izpētei
Atsauces: Ievads pētnieciskajā datu analīzē
Lasītājiem, kuri vēlas padziļināt zināšanas par pētniecisko datu analīzi, iesakām izlasīt Springer Verlag grāmatu "Einführung in die explorative Datenanalyse" (Ievads pētnieciskajā datu analīzē).
Tajā sniegts visaptverošs pārskats par EDA pamatiem, metodēm un lietojumiem.
Tiešsaistes mācību resursi un kursi par EDA
Tiem, kas vēlas padziļināt savas zināšanas par EDA, ir pieejami daudzi resursi. Šeit ir dažas ieteicamās platformas un kursi:
- Coursera: piedāvā kursus, piemēram, Džona Hopkinsa universitātes (Johns Hopkins University) kursu "Izpētes datu analīze".
- edX: piedāvā arī ar EDA saistītus kursus, piemēram, no Teksasas Universitātes.
- DataCamp: platforma, kas specializējas datu zinātnē un analīzē. Daudzus ar EDA saistītus kursus var atrast šeit.
- Khan Academy: bezmaksas mācību resurss, kas piedāvā kursu par EDA.
Piemērota kursa izvēle ir atkarīga no individuālajiem mācību mērķiem un pieejamā laika budžeta.
Ja jums ir vēl kādi jautājumi par "pētniecisko datu analīzi", lūdzu, sazinieties ar mums jebkurā laikā!
Jūs varētu interesēt arī šīs tēmas:
