كيفية تحليل البيانات الاستكشافية

العلاقة بين تحليل البيانات وتحليل البيانات الاستكشافية: 1. التحقق من البيانات المفقودة والأخطاء الأخرى. 2. اكتساب أقصى قدر من التبصر في مجموعة البيانات وهيكلها الأساسي. 3. اكتشاف نموذجًا شحيحًا وهو نموذج يشرح البيانات بأقل عدد من متغيرات التوقع. 4. التحقق من الافتراضات المرتبطة بأي نموذج مناسب أو اختبار فرضية. 5. العمل على إنشاء قائمة بالقيم المتطرفة أو غيرها من الحالات الشاذة. 6. البحث عن تقديرات المعلمات وفترات الثقة المرتبطة بها أو هوامش الخطأ. 7. تحديد المتغيرات الأكثر تأثيراً.

يُعد تصور البيانات مكونًا مهمًا في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لأنّه يسمح لمحلل البيانات "بإلقاء نظرة على" بياناتهم والتعرف على المتغيرات والعلاقات بينهم.

إنّ معظم تقنيات (EDA) رسومية بطبيعتها ومفيدة جدًا للكشف عن البيانات الخفية لمجموعة البيانات، ويعتمد الكثير من هذه على التصورات التي يمكن إنشاؤها بسهولة باستخدام الأدوات.