המתמטיקאי האמריקאי החלוצי ג'ון טוקי הגה את ניתוח הנתונים הגישוש (EDA) בשנות השבעים. פאסט פורוורד להיום, וטכניקות EDA נשארות אבן פינה בתהליך גילוי הנתונים, ועומדות במבחן הזמן כשיטה נפוצה. מעבר למודלים פורמליים או בדיקת השערות, EDA פורש הזדמנות עצומה להשגת הבנה עמוקה יותר של משתני מערך הנתונים ורשת היחסים המורכבת ביניהם. יתר על כן, הוא ממלא תפקיד מרכזי בבדיקת התאמתן של הטכניקות הסטטיסטיות המיועדות לניתוח נתונים.
בעולם מוצף נתונים, EDA משמשת כבעלת ברית רבת עוצמה בחשיפת הסיפורים והניואנסים הטבועים במערכי נתונים. היא מאפשרת למדעני נתונים להבחין בדפוסים נסתרים, לזהות חריגים ואפילו לעורר השראה לניסוח השערות חדשות. EDA פועלת כמצפן, מטפחת את הקשר האינטימי הזה עם הנתונים, ומנחה את האנליסטים לעבר המתודולוגיות האנליטיות המתאימות ביותר. הוא מצטיין בסיוע בזיהוי ערכים חסרים, מציאת מתאמים בין משתנים אחרים, איתור הרביעון השלישי וחישוב הטווח הבין-רבעוני. EDA ממלא תפקיד רב ערך בפענוח המורכבות של רוב מערכי הנתונים והיחסים המגוונים בין נקודות נתונים. הרלוונטיות המתמשכת שלה בנוף מדעי הנתונים מדגישה את תפקידה החיוני בעיצוב העתיד של קבלת החלטות מונחית נתונים.
מהו ניתוח נתונים גישוש?
ניתוח נתונים אקספלורטורי (EDA) הוא תהליך ניתוח נתונים קריטי הכולל בדיקה ראשונית וחקירה של מערך נתונים. מטרתו העיקרית היא לסכם את המאפיינים העיקריים של הנתונים, לעתים קרובות באמצעות תצוגה חזותית וסטטיסטיקה מסכמת, כדי לקבל תובנות לגבי המבנה, הדפוסים והבעיות הפוטנציאליות שלהם.
ניתוח נתונים אקספלורטורי (EDA) היא גישה בסיסית ובשימוש נרחב במדעי הנתונים. זה כרוך חקירה יסודית וניתוח מערך נתונים כדי לסכם את המאפיינים העיקריים שלה באמצעות שיטות חזותיות וסטטיסטיות שונות. EDA משרת מטרות רבות, כולל גילוי דפוסי נתונים, זיהוי אנומליות, בדיקת השערות ותיקוף הנחות. זה מיישר קו עם ניתוח נתונים וניתוח נתונים, שהם תהליכים הקשורים זה בזה כדי לחלץ תובנות יקרות ערך מנתונים כדי להקל על קבלת החלטות מושכלת.
בעיקרו של דבר, ניתן להגדיר בקצרה את EDA כשיטה המאפשרת למדענים לקבוע את האמצעים היעילים ביותר למניפולציה של מערך נתונים נתון כדי להשיג את מטרותיהם הרצויות ולחלץ מידע משמעותי.
סוגי ניתוח נתונים גישוש
תהליכים לחילוץ תובנות יקרות ערך מנתונים כדי להקל על קבלת החלטות מושכלת.
EDA כולל בדרך כלל סוגים שונים של ניתוחים וטכניקות. להלן כמה סוגים נפוצים של ניתוח נתונים גישוש:
חד-משתני לא גרפי
Univariate Non Graphical היא הצורה הפשוטה ביותר של ניתוח נתונים. כאן הוא מורכב ממשתנה אחד בלבד. בהיותה משתנה יחיד, היא אינה עוסקת בסיבות או במערכות יחסים. במקום זאת, המטרה העיקרית של הניתוח התמטי החד-משתני היא לתאר את הנתונים ולמצוא דפוסים בתוכם.
גרפיקה חד-משתנית
שיטות שאינן גרפיות אינן יכולות לספק תמונה מלאה של הנתונים. לכן נדרשות כאן שיטות גרפיות. הסוגים הנפוצים של גרפיקה חד-משתנית הם:
- חלקות גזע ועלים: אלה מציגים את כל ערכי הנתונים ואת צורת ההתפלגות.
- היסטוגרמות תרשים עמודות: שבו כל סרגל מייצג את התדירות (ספירה) או את הפרופורציה (ספירה/ספירה כוללת) של מקרים עבור טווח ערכים.
- עלילות תיבה: מתארות באופן גרפי את סיכום חמשת המספרים של מינימום, רביעון ראשון, חציון, רביעון שלישי ומקסימום.
רב משתנים לא גרפי
נתונים מרובי משתנים נובעים מיותר ממשתנה אחד. באופן כללי, טכניקות EDA מרובות משתנים שאינן גרפיות מציגות את הקשר בין שני משתני נתונים או יותר באמצעות הצלבה או סטטיסטיקה.
גרפי רב-משתני
נתונים מרובי משתנים משתמשים בגרפיקה תוך הצגת קשרי גומלין בין שתי ערכות נתונים או יותר. הגרפיקה הנפוצה ביותר היא תרשים עמודות מקובץ או תרשים עמודות, כאשר כל קבוצה מייצגת רמה אחת של אחד המשתנים וכל עמודה בתוך קבוצה מייצגת את הרמות של המשתנה השני.
הסוגים הנפוצים האחרים של גרפיקה מרובת משתנים כוללים:
- עלילת פיזור: משמש להתוויית נקודות נתונים על ציר אופקי וציר אנכי כדי להראות עד כמה משתנה אחד מושפע ממשתנה אחר.
- תרשים רב-משתני: הוא ייצוג גרפי של היחסים בין גורמים לתגובה.
- תרשים הפעלה: הוא גרף קווי של נתונים שהותוו לאורך זמן.
- תרשים בועות: היא תצוגה חזותית של נתונים המציגה מעגלים מרובים (בועות) בתרשים דו-ממדי.
- מפת חום: הוא ייצוג גרפי של נתונים שבו ערכים מתוארים באמצעות צבע.
EDA הוא תהליך איטרטיבי, ובחירת הטכניקות וההדמיות תלויה באופי הנתונים ובמטרות הספציפיות של הניתוח. זה עוזר לאנליסטים לקבל תובנות, לקבל החלטות ולהכין את הנתונים למידול או ניתוח נוספים.
שלבים בתהליך ניתוח נתונים גישוש
ניתוח נתונים גישוש (EDA) כולל בדרך כלל מספר שלבים מרכזיים כדי לקבל תובנות לגבי מערך נתונים. בעוד רצף השלבים הספציפי יכול להשתנות, הנה מתאר כללי של תהליך EDA:
- איסוף נתונים: אסוף את ערכת הנתונים.
- ניקוי נתונים: טפל בערכים חסרים ובחריגים.
- חקירה ותצוגה חזותית של נתונים: נתח והצג את הנתונים באופן חזותי.
- הנדסת תכונות: שפר את מערך הנתונים עבור מידול וניתוח.
- בדיקת השערות: לאמת הנחות.
- תקשורת ותיעוד: שתף ממצאים ותעד את התהליך.
EDA שואפת להשיג הבנה מעמיקה של הנתונים, לזהות דפוסים וקשרים ולקבל החלטות מושכלות לגבי השלבים הבאים בתהליך ניתוח הנתונים, כגון בחירת תכונות, בניית מודל או עיבוד נתונים נוסף.
עד כמה חשוב ניתוח נתונים גישוש במדעי הנתונים
ניתוח נתונים אקספלורטורי (EDA) הוא צעד בסיסי ומכריע בתחום מדעי הנתונים מכמה סיבות:
הבנת הנתונים:
EDA מסייע למדעני נתונים להבין את מערך הנתונים שאיתו הם עובדים, כולל שיטות איסוף נתונים ומקור הנתונים. הוא מספק תובנות לגבי המבנה, האיכות והמאפיינים של ערכת הנתונים. מדעני נתונים בוחנים את סוגי הנתונים, סטטיסטיקות מסכמות והתפלגות של נקודות נתונים כדי להבין את התכונות הבסיסיות שלהם.
ניקוי נתונים:
EDA צריך לעתים קרובות לחשוף ערכים חסרים, חריגים וחוסר עקביות בנתונים. ניקוי ועיבוד מראש של הנתונים חיוניים לבניית מודלים מדויקים ואמינים. טיפול בעניינים חסרים הוא קריטי בשלב זה, שכן הם יכולים להשפיע באופן משמעותי על הניתוח וביצועי המודל.
גילוי דפוסים:
טכניקות EDA חושפות דפוסי נתונים, קשרי גומלין ומגמות. מדען נתונים יכול לזהות דפוסים ומתאמים על ידי ביצוע ניתוח חד משתני ובחינת היחסים בין משתנים באמצעות ניתוח דו משתני או רב משתני. זה יכול להיות בעל ערך לקבלת החלטות מושכלות ולניסוח השערות כדי לענות על שאלות מרגשות על הנתונים.
תצוגה חזותית של נתונים:
תצוגות חזותיות שנוצרו במהלך EDA, כגון היסטוגרמות, תרשימי פיזור ותרשימי תיבות, מקלות על העברת ממצאים ותובנות לבעלי עניין טכניים ולא טכניים. הם יכולים להיות כלים רבי עוצמה לסיפור סיפורים, ולעזור להעביר את הסיפור של הנתונים בצורה יעילה.
בחירת דגם:
בהתבסס על התובנות שהתקבלו מ-EDA, מדענים יכולים לקבל החלטות מושכלות לגבי בחירת מודלים. לדוגמה, אם EDA חושף יחסים לא ליניאריים או אינטראקציות בין משתנים, זה עשוי להוביל לבחירה של מודלים לא ליניאריים כמו עצי החלטה או רשתות עצביות.
בקרת איכות:
EDA יכולה לחשוף בעיות באיכות הנתונים בשלב מוקדם בתהליך הניתוח. טיפול בבעיות אלה, כגון חריגות נתונים וחוסר עקביות, הוא חיוני לפני מידול. איתור בעיות באיכות הנתונים וטיפול בהן בשלב זה יכול לחסוך זמן ומשאבים.
EDA הוא לא רק חשוב אלא חיוני במדעי הנתונים. EDA מסייע למדען נתונים לקבל החלטות מושכלות, להבין את מגבלות הנתונים ולחלץ מידע בעל ערך מהנתונים, מה שמוביל בסופו של דבר לתוצאות מדויקות ומשמעותיות יותר. הוא ממלא תפקיד קריטי בטיפול בערכים חסרים, סיכום נקודות נתונים והבטחת ערכת הנתונים מוכנה לניתוח מעמיק.
כלי ניתוח נתונים גישוש
ניתוח נתונים גישוש (EDA) הוא תהליך הכרחי בניתוח נתונים, ומספר כלים זמינים כדי לסייע למדעני נתונים ואנליסטים במאמץ זה. בין הכלים הפופולריים ביותר עבור EDA הם R, Python ו- SAS. לכל כלי יש את נקודות החוזק והחולשה שלו, ולכן חיוני לבחור את הכלי הנכון לצרכים הספציפיים שלך.
R:
קהילת מדעי הנתונים מכירה באופן נרחב ב-R ככלי יוצא דופן להמחשת נתונים במהלך EDA. R מספק רפרטואר נרחב של עלילות ותרשימים, הכולל היסטוגרמות, עלילות קופסאות ועלילות פיזור, שאנליסטים יכולים להשתמש בהם כדי לחקור נתונים מנקודות מבט שונות. R מספק מערך עשיר של אפשרויות ויזואליזציה ואוסף נרחב של פונקציות סטטיסטיות, מה שהופך אותו בעל ערך לביצוע ניתוחים מתקדמים יותר. R מועדף על ידי סטטיסטיקאים ומדעני נתונים בשל הרבגוניות והיכולות הסטטיסטיות המקיפות שלו.
פיתון:
Python הוא כלי חזק נוסף עבור EDA. הוא חולק תכונות רבות עם R, מה שהופך אותו לבחירה משכנעת לניתוח נתונים. היתרון של Python טמון בידידותיות למשתמש וברבגוניות שלה, מה שהופך אותה לאפשרות טובה למתחילים שרק מתחילים עם ניתוח נתונים. המערכת האקולוגית של Python כוללת ספריות כמו Pandas, Matplotlib, Seaborn ו-Plotly, המאפשרות מניפולציה והדמיה של נתונים. הקריאות של Python והתמיכה הקהילתית הנרחבת שלה מגבירות עוד יותר את המשיכה שלה לחקר נתונים.
SAS:
SAS היא חבילת תוכנה רבת עוצמה לניתוח סטטיסטי וחקר נתונים. היא ידועה ביכולותיה בטיפול בחישובים מורכבים ובביצוע ניתוחים סטטיסטיים מתקדמים. בעוד SAS הוא כלי אדיר, חשוב לציין כי הוא נוטה להיות יקר יותר מאשר חלופות קוד פתוח כמו R ו Python. עם זאת, ההשקעה יכולה להיות כדאית עבור ארגונים ואנשי מקצוע הזקוקים לתכונות הסטטיסטיות החזקות ש-SAS מציעה.
בנוסף לשלושת הכלים העיקריים הללו, תוכנות ופלטפורמות אחרות יכולות להיות בעלות ערך עבור EDA. לדוגמה, כלים כגון Tableau, Excel, Power BI ו- KNIME מציעים ממשקים ידידותיים למשתמש לחקירה אינטראקטיבית של נתונים ולתצוגה חזותית, מה שהופך אותם למתאימים לקהל רחב יותר, כולל בעלי עניין שאינם טכניים.
בחירת כלי EDA תלויה ביעדים, במומחיות ובתקציב הספציפיים שלך. בעוד R, Python ו- SAS הם בין האפשרויות המובילות, בחירת הכלי הנכון עבור הפרויקט שלך חיונית לביצוע ניתוח נתונים גישוש מעשי. מדעני נתונים נתקלים לעתים קרובות באתגרים הקשורים לערכים חסרים, ערכות נתונים, משתנים תלויים, ערכים חציוניים, משתנים קטגוריים, נקודות נתונים וטכניקות ניתוח. טיפול נכון בהיבטים אלה חיוני להפקת תובנות משמעותיות מנתונים גולמיים ולהכנת אוספי נתונים חדשים לניתוח נוסף. בנוסף, מדדים כגון סטיית תקן ומדדים סטטיסטיים אחרים חיוניים להבנת ההתפלגות והשונות של נקודות נתונים.
QuestionPro וניתוח נתונים גישוש
כאשר אתה מקבל את הנתונים שלך ממקורות שונים, QuestionPro מציע תמיכה מצוינת באיסוף נתוני סקר באמצעות ערוצים מרובים. עם זאת, מה אתה עושה כאשר אתה רוצה להעמיק לתוך הנתונים מעבר למה שכבר נאסף? זה המקום שבו ניתוח נתונים גישוש (EDA) נכנס לתמונה.
חבילת הכלים האנליטיים המשולבת של QuestionPro מפשטת את האתחול של EDA. הוא מאפשר לך לגשת במהירות לנתונים הסטטיסטיים המסכמים של הנתונים שלך, כגון ערכים חציוניים ופונקציות הפצה מצטברות. באפשרותך גם ליצור תצוגות חזותיות אינטראקטיביות כדי לחשוף דפוסים וקשרי גומלין בתוך ערכת הנתונים. יתר על כן, האינטגרציה החלקה של QuestionPro עם R מאפשרת לך לרתום את היכולות הסטטיסטיות האימתניות של R, כולל ניתוח רגרסיה להבנת משתנים תלויים.
נניח שאתה מוכן לקחת את ניתוח הנתונים שלך לרמה מתקדמת יותר, בין אם לצורך ניתוח נתונים, למידת מכונה או משימות למידה עמוקה. QuestionPro בולט ככלי המושלם למשימה. הוא מצייד אותך לטפל בערכים חסרים, לעבוד עם ערכות נתונים מגוונות ולחלץ תובנות יקרות ערך מנקודות נתונים.
מסקנה
ניתוח נתונים גישוש (EDA) נותר מתודולוגיה מבוססת היטב, המשמשת כמצפן רב ערך עבור מדען נתונים המנווט במערכי נתונים מורכבים. על ידי מינוף כוחם של הדמיות, מקדמי מתאם וטכניקות אנליטיות אחרות, EDA חושפת דפוסים ויחסים מורכבים שאחרת היו נותרים מוסתרים. הוא ממלא תפקיד מרכזי באיתור וטיפול בערכים חסרים, הבנת ההתנהגות של משתנים תלויים ושימוש בטכניקות ניתוח שונות, כולל אלה הקשורות לניתוח נתונים ולמידת מכונה.
לפיכך, EDA עומד כאבן פינה בסיסית של כל מאמץ ניתוח נתונים. מאמר זה סיפק לך מבוא מוצק לתרגול חיוני זה. בנוף המתפתח ללא הרף של מדעי הנתונים, EDA נותר חיוני, ומאפשר את הטרנספורמציה של נתונים גולמיים לתובנות מעשיות.
מחברים: Md Assalatuzzaman & Mizanul Islam
