EDA, или Exploratory Data Analysis, переводится как "исследовательский анализ данных". Это процесс анализа данных с целью выявления их основных свойств, закономерностей, распределений и аномалий. Давайте подробнее рассмотрим, что это такое и как он работает.

Основные шаги, которые включает в себя EDA:

1. Сбор данных: На первом этапе необходимо собрать все доступные данные, которые будут анализироваться. Это могут быть данные из различных источников, включая базы данных, таблицы Excel и другие форматы.
2. Предварительная обработка данных: На этом этапе выполняется очистка данных. Это включает в себя удаление дубликатов, исправление ошибок и заполнение пропусков. Важно, чтобы данные были корректными и полными для дальнейшего анализа.
3. Анализ распределений: Исследование распределений переменных помогает понять, как данные распределены. Это можно сделать с помощью гистограмм, ящиков с усами и других визуальных инструментов.
4. Выявление аномалий: В процессе анализа могут быть обнаружены аномальные значения или выбросы, которые могут повлиять на результаты анализа. Их необходимо изучить и решить, как с ними поступить.
5. Визуализация данных: Визуализация играет ключевую роль в EDA. Она помогает увидеть закономерности и связи между переменными. Используются различные графики и диаграммы для наглядного представления данных.
6. Формирование гипотез: На основе проведенного анализа можно формировать гипотезы о закономерностях в данных, которые могут быть проверены в дальнейшем.

Таким образом, EDA является важным этапом в анализе данных, позволяющим лучше понять их структуру и подготовить к более сложным методам анализа, таким как построение моделей. Это не просто аналитика внутри Excel, а целый процесс, который включает в себя множество шагов для глубокого понимания данных.