Exploratorní analýza dat se týká kritického procesu provádění počátečního zkoumání dat za účelem odhalení vzorců, zjištění anomálií, testování hypotéz a ověření předpokladů pomocí souhrnné statistiky a grafické znázornění.
Co můžeme dělat v průzkumné analýze dat?
Exploratory Data Analysis (EDA) je přístup k analýze datových sad za účelem shrnutí jejich hlavních charakteristik. Používá se k pochopení dat, získání určitého kontextu, který se jich týká, pochopení proměnných a vztahů mezi nimi a formulování hypotéz, které by mohly být užitečné při vytváření prediktivních modelů.
Jaké jsou kroky v průzkumné analýze dat?
Kroky v průzkumu dat a předběžném zpracování:
- Identifikace proměnných a datových typů.
- Analýza základních metrik.
- Negrafická jednorozměrná analýza.
- Grafická jednorozměrná analýza.
- Bivariační analýza.
- Proměnné transformace.
- Chybí zacházení s hodnotou.
- Extrémní zacházení.
Co je průzkumná analýza dat ve výzkumu?
Exploratorní analýza dat (EDA) je prvním krokem v procesu analýzy dat. … EDA zahrnuje zkoumání vzorců, trendů, odlehlých hodnot a neočekávaných výsledků v existujících datech z průzkumu a používání vizuálních a kvantitativních metod ke zvýraznění příběhu, že data jsouvyprávění.
Jaké dvě metody se používají při průzkumné analýze dat?
Typy EDA technik jsou buď grafické nebo kvantitativní (negrafické). Zatímco grafické metody zahrnují shrnutí dat v diagramu nebo vizuálním způsobem, kvantitativní metoda na druhé straně zahrnuje výpočet souhrnných statistik.
