Техническая статья: Полное руководство по исследовательскому анализу данных

• Введение в исследовательский анализ данных (EDA)
• Методы очистки и преобразования данных
• Описательная статистика для обобщения данных
• Методы визуализации данных для EDA
• Пример рабочего процесса EDA в Python

Исследовательский анализ данных (EDA) является важным методом для понимания и анализа данных в области науки о данных. EDA помогает вам исследовать структуру ваших данных, выявлять закономерности и выбросы, а также получать представление о ваших данных, которое может помочь в дальнейшем анализе. В этой статье мы предоставим исчерпывающее руководство по EDA, охватывающее все основные аспекты этой техники.

Исследовательский анализ данных — это подход к анализу данных, который включает визуализацию и обобщение основных характеристик данных, чтобы получить представление об их структуре и свойствах. Цель EDA — лучше понять данные, выявить закономерности, обнаружить выбросы и направить дальнейший анализ. EDA имеет важное значение в науке о данных, поскольку обеспечивает основу для принятия решений на основе данных.

Подготовка данных

Перед проведением EDA важно правильно подготовить данные. Подготовка данных включает в себя очистку, преобразование и нормализацию данных, чтобы подготовить их к анализу. В этом разделе мы обсудим основные этапы подготовки данных.

2.1 Очистка данных

Очистка данных включает удаление ошибок, несоответствий и выбросов из набора данных. Важно очищать данные перед проведением любого анализа, чтобы гарантировать точность и надежность результатов. Ниже приведены некоторые распространенные методы очистки данных:

• Удаление дубликатов: если набор данных содержит повторяющиеся записи, их следует удалить, чтобы избежать систематической ошибки в анализе.
• Удаление отсутствующих значений. Если столбец в наборе данных содержит большое количество отсутствующих значений, может быть удален весь столбец.
• Обнаружение выбросов: выбросы могут быть обнаружены путем построения графика данных и определения точек данных, которые далеки от среднего или медианы.

2.2 Преобразование данных

Преобразование данных включает преобразование данных из одной формы в другую. Методы преобразования могут применяться к отдельным столбцам или ко всему набору данных. Ниже приведены некоторые распространенные методы преобразования данных:

• Масштабирование: Масштабирование включает в себя преобразование данных в общий масштаб. Например, если набор данных содержит данные в разных единицах, может потребоваться масштабирование данных до общей единицы.
• Нормализация. Нормализация включает в себя преобразование данных в общий диапазон, например, от 0 до 1. Нормализация часто используется в машинном обучении для повышения производительности моделей.
• Кодирование: кодирование включает преобразование категориальных данных в числовые данные. Это необходимо для многих алгоритмов машинного обучения, требующих числового ввода.

2.3 Нормализация данных

Нормализация данных включает масштабирование данных до общего диапазона, например от 0 до 1. Нормализация часто используется в машинном обучении для повышения производительности моделей. Ниже приведены некоторые распространенные методы нормализации:

• Минимальная-максимальная нормализация: включает масштабирование данных в диапазоне от 0 до 1.
• Нормализация Z-показателя: это включает масштабирование данных, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.
• Преобразование журнала: используется, когда данные имеют асимметричное распределение, например, длинный хвост.

Описательная статистика

Описательная статистика используется для обобщения и описания основных характеристик данных. Описательная статистика включает меры центральной тенденции, меры дисперсии и меры формы.

3.1 Показатели центральной тенденции

Меры центральной тенденции используются для описания центрального или типичного значения в наборе данных. Ниже приведены некоторые общие меры центральной тенденции:

• Среднее: это среднее значение данных.
• Медиана: это среднее значение данных, расположенных в порядке возрастания.
• Режим: это наиболее часто встречающееся значение в данных.

3.2 Меры рассеивания

Меры дисперсии используются для описания разброса или изменчивости данных. Ниже приведены некоторые общие меры дисперсии:

• Диапазон: это разница между максимальным и минимальным значениями в данных.
• Дисперсия: это среднее квадратов отличий от среднего.
• Стандартное отклонение: это квадратный корень из дисперсии.

3.3 Меры формы

Меры формы описывают форму распределения данных. Ниже приведены некоторые общие меры формы:

• Асимметрия: это мера асимметрии распределения данных.
• Эксцесс: это мера остроконечного характера распределения данных.

Визуализация данных

Визуализация данных является важным аспектом EDA. Методы визуализации позволяют увидеть закономерности и тенденции в данных, которые могут быть незаметны в таблицах или числах. Ниже приведены некоторые распространенные методы визуализации:

4.1 Гистограммы

Гистограммы используются для визуализации распределения данных. Гистограмма — это графическое представление частотного распределения непрерывной переменной. Ось X представляет переменную, а ось Y представляет частоту или плотность данных.

4.2 Блочные диаграммы

Блочные диаграммы используются для визуализации распределения данных и выявления выбросов. Коробчатая диаграмма представляет медиану, квартили и диапазон данных. Выбросы представлены точками или звездочками.

4.3 Диаграммы рассеяния

Диаграммы рассеяния используются для визуализации связи между двумя непрерывными переменными. Точечная диаграмма представляет каждую точку данных как точку на графике, где одна переменная представлена ​​на оси x, а другая переменная представлена ​​на оси y.

4.4 Тепловые карты

Тепловые карты используются для визуализации взаимосвязи между двумя категориальными переменными. Тепловая карта представляет частоту или долю наблюдений в двумерной таблице с использованием цвета.

Заключение

В заключение, EDA является важным методом анализа данных в науке о данных. Он включает в себя визуализацию и обобщение основных характеристик данных, чтобы получить представление об их структуре и свойствах. В этой статье мы предоставили исчерпывающее руководство по EDA, охватывающее все основные аспекты этой техники. Следуя шагам, описанным в этом руководстве, вы сможете провести тщательную EDA своих данных и получить ценную информацию, которая поможет в дальнейшем анализе.

Примеры кода

Вот несколько примеров кода на Python, чтобы проиллюстрировать концепции, обсуждавшиеся выше:

Очистка данных:

# Remove duplicates
df = df.drop_duplicates()

# Remove missing values
df = df.dropna()

# Detect and remove outliers
z_scores = stats.zscore(df['column_name'])
abs_z_scores = np.abs(z_scores)
filtered_entries = (abs_z_scores < 3)
df = df[filtered_entries]

Преобразование данных:

# Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df)

# Normalization
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(df)

# Encoding
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(df['column_name'])

Описательная статистика:

# Mean
mean_value = np.mean(df['column_name'])

# Median
median_value = np.median(df['column_name'])

# Mode
mode_value = stats.mode(df['column_name'])

Визуализация данных:

# Histogram
plt.hist(df['column_name'], bins=10)

# Box plot
plt.boxplot(df['column_name'])

# Scatter plot
plt.scatter(df['column_name_1'], df['column_name_2'])

# Heat map
pd.crosstab(df['column_name_1'], df['column_name_2']).plot(kind='bar', stacked=True)

Приложение

В этом разделе мы предоставляем некоторую дополнительную информацию и ресурсы для EDA.

6.1 Источники данных

Есть много общедоступных наборов данных, которые вы можете использовать для практики EDA. Некоторые популярные источники включают в себя:

• Kaggle: платформа для соревнований по науке о данных и наборов данных.
• Репозиторий машинного обучения UCI: набор баз данных, теорий предметной области и генераторов данных, которые используются сообществом машинного обучения.
• Data.gov: репозиторий наборов данных правительства США.
• Открытые данные Всемирного банка: набор показателей развития, составленный из официально признанных международных источников.

6.2 Инструменты САПР

Существует множество инструментов для проведения EDA. Некоторые популярные из них включают в себя:

• Библиотеки Python. В Python есть множество библиотек, предназначенных для анализа и визуализации данных, включая Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и Plotly.
• R: R — это язык программирования, который обычно используется для статистического анализа и визуализации данных. Он имеет множество встроенных функций и пакетов, предназначенных для EDA, таких как ggplot2, dplyr и tidyr.
• Excel: Excel — это популярная программа для работы с электронными таблицами, которая имеет множество встроенных функций и инструментов для анализа и визуализации данных, таких как сводные таблицы и диаграммы.

Заключение

В этой статье мы предоставили исчерпывающее руководство по исследовательскому анализу данных. Мы рассмотрели основные аспекты EDA, включая очистку данных, преобразование, описательную статистику и визуализацию. Мы также предоставили несколько примеров кода на Python, чтобы проиллюстрировать концепции, обсуждаемые в статье. Выполняя шаги, описанные в этом руководстве, и практикуясь с общедоступными наборами данных, вы можете получить ценную информацию о своих данных, которая поможет в дальнейшем анализе.