Exploratory Data Analysis (EDA)

Författare: Roger Morrison
Skapelsedatum: 24 September 2021
Uppdatera Datum: 21 Juni 2024
Anonim
Exploratory Data Analysis (EDA) Using Python | Python Data Analysis | Python Training | Edureka
Video: Exploratory Data Analysis (EDA) Using Python | Python Data Analysis | Python Training | Edureka

Innehåll

Definition - Vad betyder Exploratory Data Analysis (EDA)?

Exploratory data analysis (EDA) är en term för vissa typer av initial analys och fynd gjorda med datasätt, vanligtvis tidigt i en analytisk process. Vissa experter beskriver det som att "ta en titt" på uppgifterna för att förstå mer om vad de representerar och hur man använder dem. Undersökande dataanalys är ofta en föregångare till annat slags arbete med statistik och data.


En introduktion till Microsoft Azure och Microsoft Cloud | I hela denna guide kommer du att lära dig vad cloud computing handlar om och hur Microsoft Azure kan hjälpa dig att migrera och driva ditt företag från molnet.

Techopedia förklarar Exploratory Data Analysis (EDA)

Professionals kommer ofta att använda olika visuella verktyg för att utföra undersökande dataanalys, till exempel för att testa en intuitiv hypotes, och ta reda på på vilka sätt datauppsättningar är lika eller olika. Ett utmärkt exempel är användningen av ett diagram över spridningsdiagram - denna enkla bit av undersökande dataanalys kan visa analytiker om det finns en trend eller stor skillnad mellan två eller flera datamängder genom att göra siffror, som är relativt svåra för den mänskliga hjärnan att analysera som helhet, till enkla bilder. Blockdiagram och linjediagram är andra exempel på denna typ av snabb undersökningsanalys. De som arbetar med uppgifterna kan påskynda processen att ta reda på vad uppgifterna betyder, vad de kan användas till och vilka slutsatser som kan dras av den.