2025-08-25 09:33:59
Что такое EDA?
- анализ основных свойств данных, нахождение в них общих закономерностей, распределений и аномалий, построение начальных моделей, зачастую с использованием инструментов визуализации
- анализ, который работает по принципу линейной регрессии и направлена на форматирование данных в эксель таблицу
- аналитика внутри эксель таблиц, направленная на обработку ошибочных данных
Другие предметы Колледж Анализ данных (Data Analysis) EDA анализ данных визуализация данных линейная регрессия обработка данных Excel модели данных статистический анализ аномалии в данных закономерности в данных Новый
2025-08-25 09:34:07
EDA (Exploratory Data Analysis) - это метод анализа данных, который используется для понимания основных свойств данных, выявления закономерностей, распределений и аномалий. Давайте подробнее рассмотрим, что включает в себя EDA и как он применяется.
Основные этапы EDA можно разделить на следующие шаги:
- Сбор данных: На этом этапе необходимо собрать все доступные данные, которые будут использоваться для анализа. Это могут быть данные из различных источников, таких как базы данных, файлы и т.д.
- Очистка данных: Данные часто содержат ошибки, пропуски или некорректные значения. На этом этапе необходимо обработать ошибочные данные, удалив или исправив их.
- Анализ распределений: Важно понять, как распределены данные. Это можно сделать с помощью построения гистограмм, коробчатых диаграмм и других визуализаций. Это поможет выявить закономерности и аномалии.
- Выявление закономерностей: На этом этапе исследуются взаимосвязи между переменными. Можно использовать методы корреляции и регрессионного анализа для выявления зависимости между различными характеристиками данных.
- Визуализация данных: Визуализация играет ключевую роль в EDA. С помощью графиков и диаграмм можно наглядно представить данные, что помогает лучше понять их структуру и особенности.
- Построение начальных моделей: На основе полученных данных можно строить начальные модели, которые помогут в дальнейшем анализе и предсказаниях.
Таким образом, EDA - это важный этап в процессе анализа данных, который позволяет глубже понять данные и подготовить их для дальнейшего использования в моделировании и принятии решений.
