Ключовите компоненти на EDA (Exploratory Data Analysis) са:
1. Почистване и подготовка на данни: Това включва почистване на набора от данни, обработка на липсващи данни, кодиране на категорични променливи и подготовка на данните за анализ.
2. Едномерен анализ: Това включва изследване на отделни променливи и техните свойства като честота, разпределение и централна тенденция.
3. Двумерен анализ: Това включва изследване на връзката между две променливи с помощта на корелация или кръстосана таблица.
4. Многовариантен анализ: Това включва изследване на връзката между повече от две променливи с помощта на техники като анализ на главните компоненти (PCA) или факторен анализ.
5. Визуализация: Това включва създаване на графични представяния на данните, за да помогне за идентифициране на модели, връзки и аномалии.
6. Откриване на отклонения: Това включва идентифициране на точки от данни, които са значително различни от другите точки от данни в набора от данни.
7. Статистическо моделиране: Това включва използването на статистически модели за анализ на данните и извеждане на заключения.
8. Докладване и представяне на констатациите: Това включва обобщаване на ключовите констатации и представянето им по ясен и стегнат начин.
Дата на публикуване: