खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण: डेटासेट में पैटर्न और रुझान को उजागर करना

खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) डेटा की संरचना, पैटर्न और संबंधों को बेहतर ढंग से समझने के लिए डेटासेट का विश्लेषण और सारांश करने की एक प्रक्रिया है। ईडीए का लक्ष्य डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और आगे की जांच के लिए संभावित मुद्दों या क्षेत्रों की पहचान करना है। खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण में आमतौर पर डेटा में रुझान, आउटलेर और सहसंबंधों की पहचान करने में मदद करने के लिए प्लॉट, चार्ट और मानचित्र जैसी विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक शामिल होती है। इसमें चरों के बीच संबंधों को मापने के लिए परिकल्पना परीक्षण और प्रतिगमन विश्लेषण जैसे सांख्यिकीय तरीके भी शामिल हो सकते हैं।

ईडीए में शामिल कुछ सामान्य कार्यों में शामिल हैं:

1. डेटा की सफाई और प्रीप्रोसेसिंग: लापता मानों की जांच करना, आउटलेर्स को संभालना, और सांख्यिकीय मॉडल की मान्यताओं को पूरा करने के लिए चर को बदलना।
2। वर्णनात्मक आँकड़े: डेटा के वितरण को समझने के लिए साधन, माध्यिका और मानक विचलन जैसे सारांश आँकड़ों की गणना करना।
3. विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और पैटर्न या रुझानों की पहचान करने के लिए प्लॉट और चार्ट बनाना।
4। खोजपूर्ण मॉडलिंग: चरों के बीच संबंधों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा में सरल सांख्यिकीय मॉडल फिट करना।
5। डोमेन को समझना: इसके अर्थ और महत्व को बेहतर ढंग से समझने के लिए डेटा के संदर्भ और पृष्ठभूमि से खुद को परिचित करना।

ईडीए के लाभों में शामिल हैं:

1. डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करना जो व्यक्तिगत चर को देखने से तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।
2। चरों के बीच संबंधों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और महत्वपूर्ण परिणामों के संभावित चालकों की पहचान करना।
3. डेटा में आउटलेर्स और विसंगतियों की पहचान करना जो त्रुटियों या असामान्य व्यवहार का संकेत दे सकते हैं।
4। अधिक जटिल सांख्यिकीय मॉडल या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास की जानकारी देना।
5। डेटा के विशिष्ट पहलुओं की आगे की जांच या विश्लेषण के लिए एक प्रारंभिक बिंदु प्रदान करना।