تحليل البيانات الاستكشافية هو أسلوب أساسي لتحليل البيانات وهو اختصار لـ (EDA) في صناعة التحليلات، كما يرتبط بالعديد من المفاهيم وأفضل الممارسات التي يتم تطبيقها في المرحلة الأولى من مشروع التحليلات.
ما هي مزايا تحليل البيانات الاستكشافية
1. اكتساب رؤى حول الاتجاهات والأنماط الأساسية
تساعد (EDA) محللي البيانات في تحديد الاتجاهات الحاسمة بسرعة من خلال تصورات البيانات باستخدام الرسوم البيانية المختلفة مثل المخططات الصندوقية والرسوم البيانية، كما تتوقع الشركات أيضًا إجراء بعض الاكتشافات غير المتوقعة في البيانات أثناء أداء (EDA) والتي يمكن أن تساعد في تحسين بعض استراتيجيات الأعمال الحالية.
2. تحسين فهم المتغيرات
يمكن لمحللي البيانات تحسين فهمهم للعديد من العوامل المتعلقة بمجموعة البيانات بشكل ملحوظ، باستخدام (EDA) يمكنهم استخراج معلومات مختلفة، مثل: المتوسطات والوسائل والحد الأدنى والحد الأقصى والمزيد من هذه المعلومات المطلوبة للمعالجة المسبقة للبيانات بشكل مناسب.
3. معالجة بيانات أفضل لتوفير الوقت
يمكن أن تساعد (EDA) محللي البيانات في تحديد الأخطاء الجسيمة أو التشوهات أو القيم المفقودة في مجموعة البيانات الحالية، حيث يُعد التعامل مع الكيانات أمرًا بالغ الأهمية لأي مؤسسة قبل البدء في دراسة كاملة لأنّها تضمن المعالجة المسبقة الصحيحة للبيانات وقد تساعد في توفير قدر كبير من الوقت عن طريق تجنب الأخطاء لاحقًا عند تطبيق نماذج التعلم الآلي.
4. اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات
الميزة الأكثر أهمية لتوظيف (EDA) في المؤسسات هي أنها تساعد الشركات على تحسين فهمها للبيانات، ومع (EDA) يمكنهم استخدام الأدوات المتاحة لاستخراج الرؤى الهامة والتوصل إلى استنتاجات، والتي تساعد في اتخاذ القرارات بناءً على الرؤى من (EDA).
يرتبط (EDA) بتقنيات التصور الرسومي لتحديد أنماط البيانات وتحليل البيانات المقارنة، و(EDA) هي تقنية مفضلة لهندسة الميزات وعمليات اختيار الميزات لمشاريع علوم البيانات، وهو مفيد جدًا لمرحلة إعداد البيانات التي ستكمل نماذج التعلم الآلي.
