Keşifsel Veri Analizi? Bu Nedir Ve Neden Buna İhtiyacımız Var?
Keşifsel veri analizi (EDA), özelliklerini ve modellerini anlamak için bir veri kümesini analiz etme ve özetleme sürecidir. Verilerdeki eğilimleri, kalıpları ve anormallikleri tanımlamaya yardımcı olduğundan ve daha fazla analiz ve modellemeye rehberlik edebilecek içgörüler sağlayabildiğinden, veri analizi sürecinde önemli bir adımdır.
EDA tipik olarak, verilerin görselleştirilmesi, istatistiksel ölçümler kullanılarak verilerin özetlenmesi ve verilerdeki ilişkilerin ve kalıpların tanımlanması dahil olmak üzere bir dizi farklı teknik içerir. Bu yinelemeli bir süreçtir ve veriler keşfedilip analiz edilirken genellikle çok sayıda analiz ve görselleştirme aşaması içerir.
EDA, verileri daha iyi anlamaya ve verilerle ilgili olası sorunları veya sorunları belirlemeye yardımcı olduğu için veri bilimcileri için önemli bir araçtır. Ayrıca, daha fazla analiz ve modelleme için fırsatları belirlemek için yararlı bir araçtır ve veri analizi sürecinin yönünü belirlemeye yardımcı olabilir.
Genel olarak EDA, veri analiz sürecinin önemli bir parçasıdır ve verileri anlamak ve yorumlamak için önemli bir araçtır. Bilgiye dayalı kararlar almak ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için kullanılabilecek kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
Hem istatistiksel yöntemler hem de görselleştirmeler dahil olmak üzere verilerdeki kalıpları tanımlamak için kullanılabilecek birçok farklı araç ve teknik vardır. korelasyon analizi, kümeleme ve regresyon analizi, keşfedici veri analizinin (EDA) bir parçası olarak kullanılabilecek tekniklerdir. EDA, özelliklerini ve kalıplarını anlamak için bir veri kümesini analiz etme ve özetleme sürecidir ve bu teknikler, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için yararlı araçlar olabilir.
Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçen istatistiksel bir yöntemdir. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemeye ve değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemeye yardımcı olabilir.
Kümeleme, veri noktalarının benzerliklerine göre kümeler halinde gruplandırılmasını içeren bir makine öğrenimi tekniğidir. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek ve benzer veri noktalarından oluşan grupları belirlemek için kullanılabilir.
Regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek ve bir değişkenin değerini başka bir değişkenin değerine göre tahmin etmek için kullanılabilir.
Genel olarak, bu teknikler verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için yararlı araçlardır ve genellikle verileri anlama ve yorumlamaya yardımcı olmak için EDA’nın bir parçası olarak kullanılırlar.
Keşif Amaçlı Veri Analizi İçin İstatistiksel Ölçümler Nelerdir?
Keşfedici veri analizi (EDA) için kullanılabilecek birçok farklı istatistiksel ölçü vardır ve kullanılan özel ölçüler, analizin ihtiyaçlarına ve hedeflerine bağlıdır. EDA için kullanılan bazı yaygın istatistiksel ölçümler şunları içerir:
- Ortalama: Ortalama, bir veri kümesinin ortalama değeridir. Veri setindeki tüm değerlerin toplanıp değer sayısına bölünmesiyle hesaplanır.
- Medyan: Medyan, bir veri kümesindeki ortadaki değerdir. Değerlerin yarısı küçük yarısı büyük olmak üzere verileri ikiye bölen değerdir.
- Mod: Mod, bir veri kümesinde en sık meydana gelen değerdir. Veri setinde en sık görülen değerdir.
- Aralık: Aralık, bir veri kümesindeki en yüksek ve en düşük değerler arasındaki farktır. Verilerin dağılımının bir ölçüsüdür.
- Standart sapma: Standart sapma, verilerin ortalama etrafındaki dağılımının bir ölçüsüdür. Veri setindeki ortalama ile her bir değer arasındaki farkların karelerinin toplamı olan varyansın karekökü alınarak hesaplanır.
- Bunlar, EDA için kullanılabilecek birçok istatistiksel ölçümden sadece birkaç örnektir. Veri bilimcileri, bir veri kümesinin özelliklerini özetlemek ve anlamak için çeşitli istatistiksel ölçüler kullanır ve kullanılan özel ölçüler, analizin ihtiyaçlarına ve hedeflerine bağlıdır.
