Il matematico americano John Tukey ha originariamente sviluppato l’analisi esplorativa dei dati. analisi esplorativa dei dati negli anni ’70. Ancora oggi, le tecniche di questo tipo di analisi continuano a essere un metodo ampiamente utilizzato nel processo di scoperta dei dati.
Al di là della modellazione formale o della verifica delle ipotesi, l’analisi esplorativa apre le porte a una migliore comprensione delle variabili del set di dati e delle loro relazioni. Inoltre, aiuta a determinare se la tecnica statistica che è stata presa in considerazione per il progetto analisi dei dati è appropriata o meno.
Che cos’è l’analisi esplorativa dei dati?
L’analisi esplorativa è ampiamente utilizzata dai Data Scientist quando analizzano e studiano i set di dati, riassumendo le caratteristiche principali dei dati per il metodo di visualizzazione. Aiuta a scoprire modelli di dati, a rilevare anomalie, a testare ipotesi e/o supposizioni.
In parole povere, quindi, può essere definito come un metodo che aiuta a determinare i modi migliori per manipolare la fonte di dati data per ottenere la risposta desiderata.
Importanza dell’analisi esplorativa dei dati
Lo scopo principale dell’analisi esplorativa è quello di aiutare ad analizzare il set di dati in modo approfondito prima di formulare ipotesi, di identificare errori evidenti, di comprendere meglio i modelli all’interno del set di dati, di scoprire gli outlier e/o gli eventi anomali e, ultimo ma non meno importante, di scoprire le relazioni tra le variabili.
L’analisi esplorativa dei dati è estremamente importante per l’analisi dei dati nel campo della Data Science. In primo luogo, serve a garantire che i risultati siano validi e applicabili a qualsiasi obiettivo desiderato.
In secondo luogo, l’analisi di tipo esplorativo aiuta gli stakeholder ad assicurarsi di porre sempre le domande giuste. Inoltre, aiuta a rispondere alle domande sulle deviazioni standard, sulle variabili categoriali e sulle variabili di tipo “atipico”. intervalli di confidenza.
Infine, una volta completata l’analisi esplorativa dei dati ed estratti gli spunti di riflessione, le sue caratteristiche possono essere utilizzate per analisi o modellizzazioni più sofisticate, tra cui il Machine Learning.
Tipi di analisi dei dati esplorativi
Esistono principalmente quattro tipi di analisi esplorativa dei dati:
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Univariata non grafica:
L’analisi univariata non grafica è la forma più semplice di analisi dei dati e consiste in una singola variabile. Trattandosi di un’unica variabile, non si tratta di cause o relazioni. Lo scopo principale dell’analisi univariata è invece quello di descrivere i dati e trovare modelli al loro interno.
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Grafico univariato:
I metodi non grafici non possono fornire un quadro completo dei dati. Pertanto, in questo caso è necessario ricorrere a metodi grafici. I tipi più comuni di grafici univariati sono:
- Grafici dello stelo e della foglia: Mostrano tutti i valori dei dati e la forma della distribuzione.
- Istogrammi e grafici a barredove ogni barra rappresenta la frequenza (conteggio) o la proporzione (conteggio totale/conteggio) dei casi per un intervallo di valori.
- Box plots: rappresentano graficamente il riepilogo a cinque numeri di minimo, primo quartile, mediana, terzo quartile e massimo.
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Multivariato non grafico
I dati multivariati derivano da più di una variabile. In genere, le tecniche di analisi multivariata esplorativa non grafica mostrano la relazione tra due o più variabili dei dati mediante tabulazioni incrociate o statistiche.
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Grafico multivariato
I dati multivariati utilizzano i grafici quando mostrano le relazioni tra due o più serie di dati. Il più comunemente usato è il grafico a barre o grafico a barre a cluster, in cui ogni cluster rappresenta il livello di una delle variabili e ogni barra all’interno di un cluster rappresenta i livelli dell’altra variabile.
Altri tipi comuni di grafici multivariati sono:
- Grafico a dispersione: Si usa per tracciare i punti di dati su un asse orizzontale e verticale per mostrare quanto una variabile sia influenzata da un’altra.
- Grafico multivariato: Una rappresentazione grafica delle relazioni tra i fattori e una risposta.
- Grafico della sequenza di esecuzione: Un grafico a linee dei dati tracciato nel tempo.
- Grafico a bolle: Una visualizzazione di dati che mostra cerchi multipli (bolle) su un grafico bidimensionale.
- Mappa di calore: Una rappresentazione grafica dei dati in cui i valori sono rappresentati da colori.
Strumenti per l’analisi esplorativa dei dati
Esistono molti strumenti per l’analisi esplorativa dei dati. Alcuni dei più popolari sono R, Python e SAS. Tuttavia, ognuno di essi ha i suoi punti di forza e di debolezza, quindi è fondamentale scegliere lo strumento giusto per il lavoro.
R è uno strumento eccellente per la visualizzazione dei dati. Dispone di un’ampia gamma di grafici e diagrammi che possono essere utilizzati per esplorare i dati. Dispone inoltre di numerose funzioni statistiche che possono essere utilizzate per eseguire analisi più avanzate.
Python è un altro ottimo strumento per l’analisi esplorativa dei dati. Ha molte delle stesse caratteristiche di R, ma è anche più facile da usare. Di conseguenza, Python è un’ottima scelta per i principianti che vogliono iniziare a fare analisi dei dati.
SAS è un potente pacchetto software statistico che può essere utilizzato per analisi esplorative. SAS è più costoso di R e Python, ma vale la pena investire se devi eseguire calcoli più complessi.
QuestionPro e analisi esplorativa dei dati
Puoi sempre avere i tuoi dati da fonti diverse e QuestionPro può sicuramente aiutarti a raccogliere i dati delle tue indagini da più canali. Ma cosa succede quando vuoi andare oltre i dati già raccolti? È qui che entra in gioco l’analisi di tipo esplorativo.
Gli strumenti di analisi integrati in QuestionPro ti permettono di iniziare facilmente l’analisi. Puoi visualizzare rapidamente le statistiche riassuntive dei tuoi dati, creare visualizzazioni interattive e molto altro ancora. Inoltre, poiché QuestionPro si integra con R, puoi utilizzare tutti i potenti strumenti statistici che R ti offre.
Se sei pronto a portare la tua analisi dei dati a un livello superiore, QuestionPro è uno degli strumenti di cui hai bisogno.
Conclusione
Infine, possiamo dire che l’analisi esplorativa dei dati è una metodologia comprovata che può aiutare i Data Scientist a dare un senso a set di dati complessi. Utilizzando visualizzazioni e altri metodi, puoi scoprire schemi e relazioni che altrimenti non avresti trovato.
L’analisi di tipo esplorativo è quindi una parte essenziale di qualsiasi analisi dei dati e speriamo che questo articolo ti abbia fornito un’ottima introduzione all’argomento.
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