データを理解する: 探索的データ分析 (EDA) の基礎
- WBOYオリジナル
- 2024-08-09 18:31:39591ブラウズ
探索的データ分析についてさらに詳しく知りたいですか?これらは、知っておくべき基本的な概念です。
探索的データ分析の概要
高度な分析を開始する前にデータセットを理解することは、賢明であるだけでなく、データ サイエンスの分野では必要です。
探索的データ分析は、データを完全に理解し、その多くの属性を発見することを目的としたデータ分析手順であり、多くの場合視覚補助を使用します。これにより、役立つパターンを発見し、データをより深く理解できるようになります。
データ分析を実施し、データにアルゴリズムを適用する前に、それを完全に理解することが不可欠です。データ内のパターンを見つけて、重要な変数と結果に影響を与えない変数を特定することは、重要なタスクです。さらに、一部の変数と他の変数の間に関係がある可能性があります。データ内のエラーも特定する必要があります。
探索的データ分析の目標
データ収集内の変数の分布を決定する
完璧なデータ品質を保証するために、外れ値のない適切なモデルを構築する
パラメータの正確な評価を取得する
推定の不確実性の推定
統計的に有意な結果の取得
データから異常や余分な数値を削除する
検査用のデータセットの準備を支援します
機械学習モデルがデータセットをより正確に予測できるようにします
より正確な結果を提供します
より効果的な機械学習モデルの選択
探索的データ分析の種類
記述統計
中心傾向の測定 (平均、中央値、最頻値) などの手法を使用して、データセットの主な特徴を要約し、データの概要を簡単に示します。分散の尺度 (範囲、分散、標準偏差)。度数分布
グラフ分析
視覚ツールを使用してデータを探索し、チャート (棒グラフ、ヒストグラム、円グラフ) などの手法を使用した視覚化を通じてパターン、傾向、データの異常を特定します。プロット (散布図、折れ線グラフ、箱ひげ図)。高度な視覚化 (ヒートマップ、バイオリン プロット、ペア プロット)。
二変量解析
二変量評価では、変数間の関係が検査されます。これにより、変数セット間の関係、依存関係、相関関係を見つけることが可能になります。二変量解析で使用されるいくつかの主要なテクニック:
- 散布図
- 相関係数
- クロス集計
- 折れ線グラフ
- 共分散
予備的なデータ分析ツール
データ サイエンティストは、次の探索的データ分析ツールを利用することで、より深い洞察を効率的に取得し、高度な分析とモデリング用にデータを準備できます。
Python ライブラリ
Python ライブラリ
Pandas: データ操作や分析タスクの中でも特に、データ構造や時系列分析を管理するための幅広い機能を提供します。
Matplotlib: 静的、対話型、およびアニメーション化されたグラフを作成するための Python グラフ作成パッケージ。
Seaborn: 目を引く教育的な統計ビジュアルを作成するための高レベルのインターフェイスを提供し、Matplotlib 上に構築されています。
Plotly: プロットのインタラクティブな作成を可能にし、高度な視覚化機能を提供するグラフ作成パッケージ。
統合開発環境 (IDE)
Jupyter ノートブック
RStudio
Rパッケージ
ggplot2: データ フレーム内のデータから複雑なグラフを作成するための強力なツールであり、tidyverse の一部です。
dplyr: データ操作の問題の大部分を解決するのに役立つ一貫した動詞のセットは、データ操作の文法として知られています。
整理整頓: データの整理に役立ちます。
探索的データ分析を実行する手順
ステップ 1: 問題とデータを理解する
ステップ 2: データをインポートして検査する
ステップ 3: 欠落データの処理
ステップ 4: データの特性を調べる
ステップ 5: データ変換を実行する
ステップ 6: データの関係を視覚化する
ステップ 7: 外れ値の処理
ステップ 8: 調査結果と洞察を伝える
最終的な考え
探索的データ分析はデータ サイエンスの取り組みの基礎であり、データセットの微妙な点について貴重な洞察を提供し、十分な情報に基づいた意思決定への道を切り開きます。
EDA を使用すると、データ サイエンティストは、データの分布、相関関係、異常を調査することで隠された現実を明らかにし、取り組みを成功に導くことができます。
以上がデータを理解する: 探索的データ分析 (EDA) の基礎の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。