{"id":1052343,"date":"2022-09-14T02:00:43","date_gmt":"2022-09-14T09:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/analisi-esplorativa-dei-dati-cose-tipi-e-importanza\/"},"modified":"2025-12-18T09:10:31","modified_gmt":"2025-12-18T16:10:31","slug":"analisi-esplorativa-dei-dati-cose-tipi-e-importanza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/analisi-esplorativa-dei-dati-cose-tipi-e-importanza\/","title":{"rendered":"Analisi esplorativa dei dati: Cos’\u00e8, tipi e importanza"},"content":{"rendered":"\n

Il matematico americano John Tukey ha originariamente sviluppato l’analisi esplorativa dei dati. <\/span>analisi esplorativa dei dati<\/b> 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.  <\/span><\/p>\n\n\n\n

Al di l\u00e0 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 \u00e8 stata presa in considerazione per il progetto analisi dei dati \u00e8 appropriata o meno.<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n

Che cos’\u00e8 l’analisi esplorativa dei dati?<\/span><\/h2>\n\n\n\n

L’analisi esplorativa \u00e8 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. <\/span><\/p>\n\n\n\n

In parole povere, quindi, pu\u00f2 essere definito come un metodo che aiuta a determinare i modi migliori per manipolare la fonte di dati data per ottenere la risposta desiderata.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Importanza dell’analisi esplorativa dei dati <\/span><\/h2>\n\n\n\n

Lo scopo principale dell’analisi esplorativa \u00e8 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.<\/span><\/p>\n\n\n\n

L’analisi esplorativa dei dati \u00e8 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.  <\/span><\/p>\n\n\n\n

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. <\/span><\/p>\n\n\n\n

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 pi\u00f9 sofisticate, tra cui il Machine Learning.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Tipi di analisi dei dati esplorativi<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Esistono principalmente quattro tipi di analisi esplorativa dei dati:<\/span><\/p>\n\n\n\n