5 koraka za savladavanje istraživačke analize podataka

Istraživačka analiza podataka (EDA) je kritičan korak u procesu nauke o podacima. On podrazumeva rezimiranje glavnih karakteristika skupa podataka, često korišćenje vizuelnih metoda. EDA je od suštinskog značaja jer pomaže naučnicima da razumeju podatke sa kojima rade, identifikuju obrasce, otkriju anomalije, testiraju hipoteze i provere pretpostavke. Savladavanje EDA je od ključnog značaja za donošenje informisanih odluka i izgradnju efikasnih prediktivnih modela. Ova objava bloga će se pretvoriti u pet ključnih koraka za savladavanje EDA.

1. korak: Razumevanje vaših podataka

Prvi korak u savladavanje EDA je temeljno razumevanje vaših podataka. To podrazumeva poznavanje tipa podataka sa kojima imate posla, njegove strukture i konteksta u kojem su prikupljeni.

1.1 Tipovi podataka i strukture

Razumevanje različitih tipova podataka je fundamentalno. Podaci se mogu kategorizovati u numeričke (neprekidne ili diskretne), kategorične (nominalne ili redne) i podatke vremenske grupe. Svaki tip zahteva različite analitičke tehnike i vizuelizacije. Upoznajte se sa strukturama podataka kao što su nizovi, okviri podataka i matrice koje se obično koriste za skladištenje podataka u različitim programskim okruženjima, kao što su Python (sa bibliotekama kao što su Pandas i NumPy) i R.

1.2 Kontekst i izvor podataka

Razumevanje konteksta i izvora podataka pomaže da podaci imaju smisla. Postavljajte pitanja kao što su: Kako su prikupljeni podaci? Koje su promenljive? Koji je vremenski okvir podataka? Razumevanje ovih aspekata pomaže u identifikovanju potencijalnih pristrasnosti ili ograničenja u podacima.

1.3 Dokumentacija podataka

Proverite da li postoji bilo kakva dokumentacija ili metapodaci sa podacima. Metapodaci često uključuju informacije o poljima podataka, tipovima podataka i svim primenjenim koracima koji su primenjeni. Ovo može biti od neprocenjivog značaja u razumevanju načina rukovanja i analize podataka.

2. korak: Čišćenje i predprocesuiranje podataka

Kada dobro razumete svoje podatke, sledeći korak je da ih očistite i unapred uradite. Ovaj korak je ključan jer su neobrađeni podaci često neuredni i mogu da sadrže greške ili nedoslednosti koje moraju da se reše pre nego što se izvrši bilo kakva smislena analiza.

2.1 Rukovanje vrednostima koje nedostaju

Vrednosti koje nedostaju su česte u skupovima podataka i mogu se rukovati na nekoliko načina:

• Brisanje: Uklonite redove ili kolone sa vrednostima koje nedostaju ako su beznačajne.
• Imputacija: Popunjavanje vrednosti koje nedostaju pomoću metoda kao što su srednja vrednost, medijana, režim ili sofisticiranije tehnike kao što je imputacija k-najbližih suseda (KNN).
• Predviđanje: Korišćenje modela za predviđanje vrednosti koje nedostaju na osnovu drugih dostupnih podataka.

2.2 Uklanjanje duplikata

Duplirani zapisi mogu da iskrivljuju analizu. Identifikovanje i uklanjanje dupliranih redova pomaže u održavanju integriteta skupa podataka.

2.3 Transformacija podataka

Transformacija podataka podrazumeva konvertovanje podataka u odgovarajući format za analizu. To može da uključuje:

• Normalizacija/standardizacija: Podešavanje veličine numeričkih podataka u zajednički opseg ili raspodelu.
• Kodiranje kategoričkih promenljivih: Konvertovanje kategoričkih promenljivih u numeričke formate pomoću tehnika kodiranja sa jednom vrućom ili nalepnicom.
• Konverzija datuma i vremena: Raščlanjavanje i konvertovanje polja datuma i vremena u odgovarajuće formate za analizu vremenskih grupa.

2.4 Otkrivanje i lečenje outlier-a

Outliers može značajno da utiče na rezultate vaše analize. Od ključnog je značaja da identifikujete outliers putem vizuelnih metoda kao što su box plotovi ili statističke metode kao što su Z-scores i odlučite kako da postupate sa njima (uklanjanje, transformacija ili istraga).

Korak 3: Univariate Analysis

Univariate analiza se fokusira na razumevanje svake promenljive u skupu podataka pojedinačno. Ovaj korak pomaže u identifikovanju raspodele, centralne tendencije i raspršivanja svake promenljive.

3.1 Opisna statistika

Izračunavanje osnovnih opisnih statističkih podataka za numeričke promenljive, uključujući srednju vrednost, medijanu, režim, standardnu devijaciju i varijansu. Za kategorične promenljive izračunajte broj frekvencija i režim.

3.2 Vizuelizacije

Vizuelizacije su moćne alatke u EDA. Uobičajene vizuelizacije za univariate analizu obuhvataju:

• Histogrami: Da biste razumeli raspodelu numeričkih promenljivih.
• Box Plots: Da biste identifikovali outliers i razumeli širenje podataka.
• Trakasti grafikoni: Za broj frekvencija kategoričnih promenljivih.
• Kružni grafikoni: Vizuelizacija proporcije kategorija unutar promenljive.

3.3 Identifikacioni obrasci

Potražite obrasce i uvide u podatke. Na primer, možda ćete primetiti da je određena numerička promenljiva desno iskošena, što ukazuje na prisustvo outliersa ili ne normalnu raspodelu.

4. korak: Bivariate and Multivariate Analysis

Bivarijatna i multivarijantna analiza podrazumeva ispitivanje odnosa između dve ili više promenljivih. Ovaj korak pomaže u razumenju korelacija, zavisnosti i interakcija podataka.

4.1 Analiza bivarijata

Analiza bivarijata fokusirana je na odnos između dve promenljive. Tehnike obuhvataju:

• Scatter Plots: Da biste vizuelizovali odnos između dve numeričke promenljive.
• Matrica korelacije: Izračunavanje i vizuelizacija koeficijenta korelacije između numeričkih promenljivih.
• Unakrsna tabulacija i Chi-square Test: Ispitati relacije između kategoričkih promenljivih.
• Grafikoni okvira i violinske parcele: Da biste uporedili distribucije numeričke promenljive u različitim kategorijama.

4.2 Multivariate Analysis

Multivariatna analiza uključuje više od dve promenljive. Tehnike obuhvataju:

• Zapleti parova: Vizuelizacija odnosa između svih parova numeričkih promenljivih.
• Toplotne mape: Vizuelizacija korelacija i interakcija između više promenljivih.
• Analiza glavnih komponenti (PCA): Da biste smanjili dimenzionalnost i identifikovali najznačajnije promenljive.
• Grupisanje: Da biste identifikovali grupe ili klastere unutar podataka koristeći tehnike kao što su k-means ili hijerarhijsko grupisanje.

4.3 Identifikovanje interakcija i zavisnosti

Potražite interakcije i zavisnosti između promenljivih. Na primer, možda ćete otkriti da su dve promenljive u visokoj korelaciji, što sugeriše potencijalni problem sa višebojnosti koji treba rešiti u modeliranju.

5. korak: Izvlačenje uvida i zaključaka

Poslednji korak u savladavanje EDA je da izvučete smislene uvide i zaključke iz vaše analize. To podrazumeva tumačenje rezultata, identifikovanje ključnih nalaza i pripremu rezimea za komunikaciju sa zainteresovanim stranama.

5.1 Rezimiranje ključnih nalaza

Rezimirajte ključne nalaze iz vaših nepromenljivih, bivarnih i multivarijantnih analiza. Istakni značajne obrasce, relacije i anomalije identifikovane tokom EDA procesa.

5.2 Vizuelno pripovedanje

Koristite vizuelne tehnike pripovedanja da efikasno predstavite svoje nalaze. Kreirajte jasne i sažete vizuelizacije koje prenose uvide na lako razumljiv način. Koristite alate kao što su matplotlib, seaborn ili Tableau da biste kreirali visokokvalitetne vizuelizacije.

5.3 Donošenje odluka vođenih podacima

Donosite odluke vođene podacima na osnovu uvida dobijenih od EDA. To bi moglo da podrazumeva identifikaciju potencijalnih oblasti za dalju analizu, davanje preporuka za poslovne strategije ili pripremu podataka za prediktivno modeliranje.

5.4 Dokumentovanje procesa

Dokumentujte ceo EDA proces, uključujući korake, metode i stečene uvide. Ova dokumentacija je referenca za buduće analize i pomaže u održavanju transparentnosti i reproduktivnosti.

Zakljuиak

Savladavanje istraživačke analize podataka je od suštinskog značaja za svakog naučnika sa podacima. To je temelj na kome se grade sve naredne analize podataka i modeliranje. Prateći ovih pet koraka – razumevanjem vaših podataka, čišćenjem i preprocesingom, univariate analizom, bivarijatnom i multivarijantnom analizom i donošenjem uvida i zaključaka – možete sveobuhvatno da razumete svoje podatke, otkrijete skrivene obrasce i donesete informisane odluke. Zapamtite, EDA nije jedan zadatak već iterativni proces koji se razvija dok zaronite dublje u podatke. Srećno istraživanje!

‍