Explorative Datenanalyse: Ein Leitfaden für Anfänger
Die explorative Datenanalyse ist die am besten geeignete Technik zur Analyse von Big Data. Die Daten liegen oft in Form großer Mengen von Zahlen und manchmal mit unterschiedlichen Datentypen vor, die zusammen analysiert werden müssen.
Das Wichtigste, woran man bei der Durchführung einer explorativen Datenanalyse denken muss, ist, dass der Analyst eine klare Vorstellung vom Zweck hinter der Datenerhebung haben muss. Der Zweck der Daten bestimmt die Variablen, die für die Analyse verwendet werden.
Hinter der Datenerhebung und -analyse stehen drei Hauptzwecke. Dies sind Hypothesentests, deskriptive Statistik und prädiktive Modellierung.
Hypothesentest
Beim Hypothesentest geht es darum, zu beweisen, dass eine bestimmte Hypothese wahr oder falsch ist. Mit anderen Worten, wir können sagen, dass die Hypothese die Grundlage eines Tests ist. Bei dieser Art von Tests untersucht ein Forscher eine große Datenmenge, um festzustellen, ob eine bestimmte Aussage wahr oder falsch ist.
Beschreibende Statistik
Die deskriptive Statistik dient der Analyse und Beschreibung von Daten. Diese Statistiken werden nicht verwendet, um die Zukunft vorherzusagen.
Vorhersagemodellierung
Bei der prädiktiven Modellierung geht es darum, durch die Analyse vergangener Daten einen Weg zu finden, die Zukunft vorherzusagen. Die häufigste Anwendung dafür ist die Verwendung von Börsendaten zur Vorhersage der Zukunft.
Dies ist ein Leitfaden für Anfänger zur explorativen Datenanalyse. Wenn Sie ein Anfänger sind, ist es am besten, mit dem Testen von Hypothesen zu beginnen, da dies am einfachsten und gebräuchlichsten ist. Wenn Sie jedoch ein erfahrenerer Datenanalyst sind, können Sie zwischen deskriptiver und prädiktiver Modellierung wählen.
Daten gelten als das mächtigste Werkzeug, um ein bestimmtes Phänomen zu verstehen oder zukünftige Trends vorherzusagen. Die Datenanalyse ist ein wichtiger Bestandteil jeder Studie oder Forschung. Es bietet uns die Möglichkeit, die bestmögliche Lösung für unsere Probleme zu finden.
Der Begriff Datenanalyse hat zwei Bedeutungen. Erstens der systematische Prozess der Datenanalyse und zweitens der systematische Prozess der Entdeckung verborgener Muster. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf den ersten.
Exploratory Data Analysis (EDA) ist der erste Schritt der Datenanalyse. Es umfasst die Aktivitäten, die erforderlich sind, um Daten zu sammeln, die Daten aufzubereiten und die Daten schließlich zu analysieren.
Die explorative Datenanalyse (EDA) umfasst die folgenden Schritte:
Schritt 1: Daten sammeln
Datenerfassung ist der Prozess der Erfassung von Daten und deren Speicherung in einem Computersystem. In diesem Prozess werden wir die folgenden Techniken verwenden:
• Umfragen:
Umfragen sind die häufigste und einfachste Form der Datenerhebung. Der Zweck einer Umfrage besteht darin, die Meinungen der Personen oder die Informationen zu einem bestimmten Thema zu erfahren. Es gibt drei Arten von Umfragen, nämlich Fragebögen, Interviews und Beobachtungen.
• Fragebogen:
In einem Fragebogen wird eine Person gebeten, ihre Meinung zu einem bestimmten Thema abzugeben. Um den Fragebogen zu beantworten, muss die Person den Fragebogen mit den gewünschten Informationen ausfüllen.
• Interview:
In einem Interview wird eine Person zu einem bestimmten Thema befragt.
• Überwachung:
Bei einer Beobachtung wird eine Person gebeten, eine bestimmte Aktivität oder ein bestimmtes Ereignis zu beobachten.
Schritt 2: Daten vorbereiten
Daten sind eine Sammlung von Fakten, Zahlen, Zahlen, Symbolen, Geräuschen usw. Bevor wir Daten sammeln, müssen wir sie auf folgende Weise aufbereiten:
• Kodierung:
Dies ist der Prozess der Umwandlung der Rohdaten in eine aussagekräftige Form.
• Umwandlung:
In diesem Schritt werden die Daten in ein leicht auswertbares Format umgewandelt.
• Normalisierung:
Es ist der Prozess der Standardisierung der Daten.
Schritt 3: Analysieren von Daten
Nachdem wir die Daten vorbereitet haben, müssen wir sie analysieren, um die verborgenen Muster herauszufinden.
In diesem Schritt konzentrieren wir uns auf die folgenden Methoden:
• Beschreibende Statistik:
Die deskriptive Statistik ist der einfachste Weg, um die grundlegenden Informationen der gesammelten Daten herauszufinden.
• Inferenzstatistik:
Die Inferenzstatistik ist die schwierigste und fortschrittlichste Methode zur Analyse der Daten. Es wird verwendet, um Rückschlüsse auf die gesammelten Daten zu ziehen.
In diesem Beitrag haben wir über die Bedeutung von EDA und explorativen Statistiken diskutiert. Also, wenn Sie ein Anfänger sind, dann bin ich sicher, dass Ihnen dieser Beitrag gefallen wird, und wenn Sie über Grundkenntnisse verfügen, dann bin ich sicher, dass Sie es genießen werden.
