Az EDA (Exploratory Data Analysis) kulcsfontosságú összetevői a következők:
1. Adatok tisztítása és előkészítése: Ez magában foglalja az adatkészlet megtisztítását, a hiányzó adatok kezelését, a kategorikus változók kódolását és az adatok elemzésre való előkészítését.
2. Egyváltozós elemzés: Ez magában foglalja az egyes változók és tulajdonságaik, például gyakoriság, eloszlás és központi tendencia vizsgálatát.
3. Kétváltozós elemzés: Ez magában foglalja a két változó közötti kapcsolat vizsgálatát korreláció vagy kereszttáblázat segítségével.
4. Többváltozós elemzés: Ez magában foglalja több mint két változó közötti kapcsolat vizsgálatát olyan technikák segítségével, mint a főkomponens-elemzés (PCA) vagy a faktoranalízis.
5. Vizualizálás: Ez magában foglalja az adatok grafikus megjelenítését, amely segít azonosítani a mintákat, kapcsolatokat és anomáliákat.
6. Outlier-észlelés: Ez magában foglalja azon adatpontok azonosítását, amelyek jelentősen különböznek az adatkészlet többi adatpontjától.
7. Statisztikai modellezés: Ez magában foglalja a statisztikai modellek használatát az adatok elemzéséhez és következtetések levonásához.
8. Jelentéstétel és megállapítások bemutatása: Ez magában foglalja a legfontosabb megállapítások összefoglalását, valamint azok világos és tömör bemutatását.
Megjelenés dátuma: