درک داده های شما: ملزومات تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

مقدمه

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) اولین مرحله در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها است که در آن تحلیلگران از تکنیک های آماری و گرافیکی برای خلاصه کردن ویژگی های اصلی یک مجموعه داده استفاده می کنند. هدف EDA درک ساختار داده‌ها، شناسایی الگوها، تشخیص ناهنجاری‌ها، آزمون فرضیه‌ها و بررسی مفروضات قبل از استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی پیشرفته‌تر است.

EDA بخش مهمی از گردش کار علم داده است زیرا به شما کمک می کند تا داستانی را که داده های شما بیان می کنند کشف کنید. با تجسم و خلاصه کردن داده‌های خود، می‌توانید گرایش‌ها و موارد پرت را شناسایی کنید که ممکن است فوراً از داده‌های خام به تنهایی آشکار نشوند.

چرا EDA مهم است؟

ارزیابی کیفیت داده ها: EDA به شما کمک می کند تا کیفیت داده های خود را با شناسایی مقادیر از دست رفته، ناسازگاری ها و خطاها ارزیابی کنید. درک زودهنگام این مسائل به شما این امکان را می دهد که داده های خود را تمیز و پیش پردازش کنید و اطمینان حاصل کنید که تجزیه و تحلیل شما بر اساس اطلاعات دقیق است.
ایجاد فرضیه: قبل از فرو رفتن در مدل‌های پیچیده، EDA شما را قادر می‌سازد تا فرضیه‌هایی درباره روابط و روندها در داده‌های خود ایجاد کنید. این فرضیه ها می توانند تحلیل های بیشتر شما را راهنمایی کنند و به شما کمک کنند تا روی امیدوار کننده ترین زمینه ها تمرکز کنید.
انتخاب مدل: EDA بینش‌هایی در مورد اینکه کدام مدل‌ها ممکن است برای داده‌های شما مناسب‌تر باشند، ارائه می‌کند. با درک توزیع داده های خود، می توانید مدل هایی را انتخاب کنید که با الگوهای زیربنایی هماهنگ باشند.
اجتناب از اشتباهات: با کاوش کامل داده‌های خود، می‌توانید از دام‌های متداول مانند تعبیه بیش از حد، که در آن یک مدل در داده‌های آموزشی خوب عمل می‌کند اما در داده‌های جدید و دیده نشده ضعیف عمل می‌کند، اجتناب کنید. EDA به شما کمک می کند تشخیص دهید که چه زمانی داده های شما برای مدل ها یا مفروضات خاص مناسب نیستند.

تکنیک های کلیدی در EDA

1. آمار توصیفیآمار توصیفی شامل خلاصه کردن داده های شما با استفاده از معیارهایی مانند میانگین، میانه، حالت، انحراف معیار و محدوده است. این آمار به شما احساس تمایل مرکزی و تنوع داده‌های شما را می‌دهد و درک اساسی از مجموعه داده‌های شما را ارائه می‌دهد.

2. تجسم داده هاتجسم یکی از قدرتمندترین ابزارها در EDA است. تکنیک‌هایی مانند هیستوگرام، نمودار جعبه، نمودار پراکندگی و نقشه حرارتی به شما امکان می‌دهد توزیع داده‌ها را ببینید، نقاط پرت را شناسایی کنید و روابط بین متغیرها را درک کنید. تجسم داده های شما اغلب می تواند الگوها و روندهایی را نشان دهد که بلافاصله از خلاصه های عددی مشخص نیستند.

3. تحلیل همبستگیتحلیل همبستگی قدرت و جهت روابط بین متغیرها را اندازه گیری می کند. با محاسبه ضرایب همبستگی، می توانید تشخیص دهید که کدام متغیرها به شدت با یکدیگر مرتبط هستند، که می تواند تحلیل بیشتر یا انتخاب مدل شما را راهنمایی کند.

4. رسیدگی به داده های از دست رفتهداده های از دست رفته یک مشکل رایج در مجموعه داده ها است. EDA به شما کمک می‌کند گستره و الگوی داده‌های از دست رفته را شناسایی کنید، و به شما این امکان را می‌دهد تا تصمیم بگیرید که چگونه آن‌ها را با انتساب، حذف یا استفاده از مدل‌هایی که می‌توانند مقادیر از دست رفته را در خود جای دهند، مدیریت کنید.

5. تشخیص بیرونینقاط پرت می توانند تأثیر قابل توجهی بر تحلیل شما داشته باشند. در طول EDA، می‌توانید از روش‌های آماری و تجسم برای شناسایی موارد پرت و تصمیم‌گیری در مورد حفظ، تبدیل یا حذف آنها از مجموعه داده خود استفاده کنید.

6. کاهش ابعادهنگامی که با داده های با ابعاد بالا سروکار دارید، کاهش تعداد متغیرها می تواند تحلیل شما را ساده کرده و عملکرد مدل را بهبود بخشد. تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) به شما کمک می کند تا مهم ترین متغیرها را شناسایی کرده و افزونگی را کاهش دهید.