1. より高速で効率的なデータ分析: EDA 手法は、データのパターン、傾向、および関係を迅速かつ効率的に特定するのに役立ち、より迅速な洞察とより多くの情報に基づいた意思決定を可能にします。
2. データ品質の理解を深める: 探索的分析は、データセット内のエラー、不一致、欠落データを特定するのに役立ち、より正確で信頼性の高い分析が可能になります。
3. データ視覚化の改善: EDA は、複雑なデータをよりアクセスしやすく理解しやすい方法で伝達するインタラクティブで魅力的な視覚化を作成するのに役立ちます。
4. 外れ値の特定: データ内の外れ値を特定することは、異常または予期しないパターンや観察結果を特定するのに役立ち、さらなる分析と潜在的な洞察につながります。
5. 予測モデリングに役立つ可能性のある変数の特定: 探索的分析は、ターゲット変数と強い関係を持つ変数または特徴を特定するのに役立ち、予測モデリングに役立つ可能性があります。
6. データ生成プロセスの理解を深める: EDA は、データの根底にあるパターンや関係を明らかにするのに役立ち、データ生成プロセスと潜在的な因果関係の理解を深めることができます。
発行日: