Explorative Datenanalyse bezieht sich auf den kritischen Prozess der Durchführung erster Untersuchungen von Daten, um Muster zu entdecken, Anomalien zu erkennen, Hypothesen zu testen und Annahmen mit Hilfe von zu überprüfen zusammenfassende Statistiken und grafische Darstellungen.
Was können wir bei der explorativen Datenanalyse tun?
Exploratory Data Analysis (EDA) ist ein Ansatz zur Analyse von Datensätzen, um ihre Hauptmerkmale zusammenzufassen. Es wird verwendet, um Daten zu verstehen, einen Kontext dazu zu erh alten, die Variablen und die Beziehungen zwischen ihnen zu verstehen und Hypothesen zu formulieren, die beim Erstellen von Vorhersagemodellen nützlich sein könnten.
Wie sieht die explorative Datenanalyse aus?
Schritte bei der Datenexploration und -vorverarbeitung:
- Identifikation von Variablen und Datentypen.
- Analyse der grundlegenden Metriken.
- Nichtgrafische univariate Analyse.
- Grafische Univariate Analyse.
- Bivariate Analyse.
- Variablentransformationen.
- Behandlung fehlender Werte.
- Behandlung von Ausreißern.
Was ist explorative Datenanalyse in der Forschung?
Explorative Datenanalyse (EDA) ist der erste Schritt im Datenanalyseprozess. … EDA beinh altet die Untersuchung von Mustern, Trends, Ausreißern und unerwarteten Ergebnissen in bestehenden Umfragedaten und die Verwendung visueller und quantitativer Methoden, um die Erzählung hervorzuheben, die die Daten darstellenerzählen.
Welche zwei Methoden werden bei der explorativen Datenanalyse verwendet?
Die EDA-Arten von Techniken sind entweder grafisch oder quantitativ (nicht-grafisch). Während bei den grafischen Methoden die Daten graphisch oder visuell zusammengefasst werden, werden bei der quantitativen Methode zusammenfassende Statistiken berechnet.
