การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ: การเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มในชุดข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) เป็นกระบวนการวิเคราะห์และสรุปชุดข้อมูลเพื่อให้เข้าใจโครงสร้าง รูปแบบ และความสัมพันธ์ของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น เป้าหมายของ EDA คือการได้รับข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลและระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นหรือพื้นที่สำหรับการตรวจสอบเพิ่มเติม โดยทั่วไปการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจจะเกี่ยวข้องกับเทคนิคการแสดงภาพ เช่น แปลง แผนภูมิ และแผนที่ เพื่อช่วยระบุแนวโน้ม ค่าผิดปกติ และความสัมพันธ์ในข้อมูล นอกจากนี้ยังอาจเกี่ยวข้องกับวิธีการทางสถิติ เช่น การทดสอบสมมติฐานและการวิเคราะห์การถดถอยเพื่อหาปริมาณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร งานทั่วไปบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับ EDA ได้แก่:
1 การล้างข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: การตรวจสอบค่าที่หายไป การจัดการค่าผิดปกติ และการแปลงตัวแปรเพื่อให้เป็นไปตามสมมติฐานของแบบจำลองทางสถิติ
2 สถิติเชิงพรรณนา: การคำนวณสถิติสรุป เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพื่อทำความเข้าใจการกระจายตัวของข้อมูล 3. การแสดงภาพ: การสร้างพล็อตและแผนภูมิเพื่อแสดงภาพข้อมูลและระบุรูปแบบหรือแนวโน้ม
4 การสร้างแบบจำลองเชิงสำรวจ: การปรับแบบจำลองทางสถิติอย่างง่ายให้เข้ากับข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
5 ความเข้าใจในโดเมน: การทำความคุ้นเคยกับบริบทและภูมิหลังของข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจความหมายและความสำคัญของข้อมูลให้ดีขึ้น ประโยชน์ของ EDA ได้แก่:
1 การระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลที่อาจไม่ชัดเจนทันทีจากการดูตัวแปรแต่ละตัว
2 การได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและการระบุตัวขับเคลื่อนที่เป็นไปได้ของผลลัพธ์ที่สำคัญ 3 การระบุค่าผิดปกติและความผิดปกติในข้อมูลที่อาจบ่งบอกถึงข้อผิดพลาดหรือพฤติกรรมที่ผิดปกติ
4 แจ้งการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่ซับซ้อนมากขึ้นหรืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง 5. จัดให้มีจุดเริ่มต้นสำหรับการตรวจสอบหรือวิเคราะห์ลักษณะเฉพาะของข้อมูลเพิ่มเติม
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
