Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
23 Июн 2023
2 мин
1601

Как проводить исследовательский анализ данных

Исследовательский анализ данных (EDA) – это процесс анализа наборов данных для обобщения их основных характеристик, часто с использованием графических методов. В рамках данной статьи рассмотрим основные шаги и подходы к проведению EDA.

1. Получение данных

Первым шагом в EDA является получение данных. Данные могут иметь различный формат, например, CSV, Excel, JSON и другие. Вам может потребоваться использовать различные инструменты для работы с данными в зависимости от формата и источника данных.

Пример загрузки данных из CSV-файла с использованием библиотеки pandas:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

2. Предварительная обработка данных

На этом этапе важно обработать данные, чтобы они были готовы к анализу. Некоторые из основных задач предварительной обработки данных:

  • Удаление дубликатов
  • Обработка пропущенных значений
  • Преобразование типов данных
  • Удаление выбросов

Пример обработки пропущенных значений:

data = data.dropna()

3. Описательная статистика

Следующим шагом является рассмотрение основных статистических характеристик данных, таких как среднее, медиана, стандартное отклонение и т. д. Это поможет вам лучше понять распределение данных и их особенности.

Пример использования описательной статистики с помощью pandas:

data.describe()

4. Визуализация данных

Визуализация данных – один из самых мощных инструментов в EDA, который позволяет наглядно представить распределение данных, выявить тренды и зависимости. Некоторые из популярных видов графиков для визуализации данных:

  • Гистограмма
  • Ящик с усами (box plot)
  • Точечная диаграмма (scatter plot)
  • График плотности (density plot)

Пример создания гистограммы с помощью библиотеки seaborn:

import seaborn as sns

sns.histplot(data['column_name'])

5. Интерпретация результатов

После проведения описательной статистики и визуализации данных, вам необходимо проанализировать полученные результаты и сделать выводы. Это может включать выявление инсайтов, гипотез и направлений для дальнейшего анализа данных.

Заключение

Исследовательский анализ данных является важным этапом в аналитике данных, который позволяет лучше понять данные и выявить основные характеристики и закономерности. Следуйте данным шагам и используйте соответствующие инструменты для проведения эффективного анализа данных. 🚀

Не забудьте обратить внимание на онлайн школу, которая учит специалистов в сфере «Аналитика данных». Вставьте в текст спец.тег для получения более подробной информации.

Добавить комментарий