1. Uchanganuzi wa data wa haraka na bora zaidi: Mbinu za EDA zinaweza kusaidia kutambua ruwaza, mitindo na uhusiano katika data kwa haraka na kwa ustadi, hivyo kuruhusu maarifa ya haraka na kufanya maamuzi kwa ufahamu zaidi.
2. Uelewa bora wa ubora wa data: Uchanganuzi wa uchunguzi unaweza kusaidia kutambua makosa, kutofautiana na data inayokosekana katika seti za data, kuruhusu uchanganuzi sahihi na wa kuaminika zaidi.
3. Taswira ya data iliyoboreshwa: EDA inaweza kusaidia kuunda taswira shirikishi na inayovutia ambayo huwasilisha data changamano kwa njia inayofikika na kueleweka zaidi.
4. Utambulisho wa wauzaji bidhaa nje: Kutambua wauzaji bidhaa katika data kunaweza kusaidia kutambua mwelekeo au uchunguzi usio wa kawaida au usiotarajiwa, na hivyo kusababisha uchanganuzi zaidi na maarifa yanayoweza kutokea.
5. Utambulisho wa viambajengo ambavyo vinaweza kuwa muhimu katika uundaji wa ubashiri: Uchanganuzi wa uchunguzi unaweza kusaidia kutambua viambajengo au vipengele ambavyo vina uhusiano mkubwa na kigezo kinacholengwa, na vinaweza kuwa muhimu katika uundaji wa ubashiri.
6. Uelewa bora wa mchakato wa kuzalisha data: EDA inaweza kusaidia kufichua ruwaza au mahusiano ya kimsingi katika data, na hivyo kusababisha uelewaji bora wa mchakato wa kuzalisha data na uhusiano unaowezekana wa sababu.
Tarehe ya kuchapishwa: