1. Snabbare och effektivare dataanalys: EDA-tekniker kan hjälpa till att identifiera mönster, trender och samband i data snabbt och effektivt, vilket möjliggör snabbare insikter och mer välgrundat beslutsfattande.
2. Bättre förståelse för datakvalitet: Undersökande analys kan hjälpa till att identifiera fel, inkonsekvenser och saknade data i datauppsättningar, vilket möjliggör en mer exakt och tillförlitlig analys.
3. Förbättrad datavisualisering: EDA kan hjälpa till att skapa interaktiva och engagerande visualiseringar som kommunicerar komplexa data på ett mer tillgängligt och begripligt sätt.
4. Identifiering av extremvärden: Att identifiera extremvärden i data kan hjälpa till att identifiera ovanliga eller oväntade mönster eller observationer, vilket leder till ytterligare analys och potentiella insikter.
5. Identifiering av variabler som kan vara användbara i prediktiv modellering: Explorativ analys kan hjälpa till att identifiera variabler eller egenskaper som har ett starkt samband med målvariabeln, och kan vara användbar i prediktiv modellering.
6. Bättre förståelse för datagenereringsprocessen: EDA kan hjälpa till att avslöja underliggande mönster eller samband i data, vilket leder till en bättre förståelse av datagenereringsprocessen och potentiella orsakssamband.
Publiceringsdatum: