يتم تطبيق تحليل البيانات الاستكشافية للتأكد من البيانات وتقليل الأفكار الرئيسية، ويمنح الفهم الأساسي للبيانات وكيفية توزيعها ويمكن إمّا استكشاف البيانات باعتماد الرسوم البيانية أو من خلال بعض وظائف البايثون.
تحليل البيانات الاستكشافية باستخدام وظائف بايثون
هناك نوعان من التحليل وهُما: أحادي المتغير وثنائي المتغير، حيث في المتغير أحادي المتغير ستقوم بتحليل سمة واحدة ولكن في المتغير الثنائي ستقوم بتحليل سمة باستخدام السمة الهدف، وفي النهج غير الرسومي ستستخدم وظائف مثل: الشكل والملخص والوصف والإسقاط والمعلومات وأنواع البيانات والمزيد، وفي النهج الرسومي ستستخدم المخططات مثل: مخططات التشتت والمربع والشريط والكثافة والارتباط.
يُعد تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) نشاطًا مهمًا بشكل خاص في روتين محلل البيانات أو العالم، وإنه يتيح فهمًا متعمقًا لمجموعة البيانات وتحديد الفرضيات أو تجاهلها وإنشاء نماذج تنبؤية على أساس متين، ويستخدم تقنيات معالجة البيانات والعديد من الأدوات الإحصائية لوصف وفهم العلاقة بين المتغيرات وكيف يمكن أن تؤثر على الأعمال، وتتكون عملية استخدام وظائف بايثون في تحليل البيانات الاستكشافية من:
- استيراد مجموعة البيانات.
- فهم الصورة الكبيرة.
- التجهيز.
- فهم المتغيرات.
- دراسة العلاقات بين المتغيرات.
ما هي وحدات بايثون في عملية تحليل البيانات الاستكشافية
تُعد الإحصائيات الوصفية طريقة مفيدة لفهم خصائص البيانات والحصول على ملخص سريع لها، كما توفر الباندا في بايثون طريقة مثيرة للاهتمام بالوصف، حيث تطبق وظيفة الوصف العمليات الحسابية الإحصائية الأساسية على مجموعة البيانات مثل: القيم المتطرفة وعدد نقاط البيانات الانحراف المعياري وما إلى ذلك.
كما يتم تخطي أي قيمة مفقودة أو قيمة (NaN) تلقائيًا والوصف وظيفة تعطي صورة جيدة لتوزيع البيانات، وتستخدم (EDA) مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، ولكنّ المفتاح من بينها هو تصور البيانات ومن وحدات (Python) لعملية (EDA) التي يمكن استخدامها:
- (NumPy): وهي مكتبة (Python) أساسية للحوسبة العلمية باستخدام مصفوفات عالية الأداء.
- (Pandas): وهو أداة تحليل ومعالجة سريعة وقوية للبيانات.
- (Matplotlib): مكتبة شاملة لإنشاء تصورات في بايثون.
- (Seaborn): مكتبة أخرى لتصور البيانات مبنية على قمة (Matplotlib).
