Keşif Amaçlı Veri Analizi: Veri Kümelerindeki Kalıpları ve Eğilimleri Ortaya Çıkarma

Keşifsel veri analizi (EDA), verilerin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini daha iyi anlamak için veri kümelerini analiz etme ve özetleme sürecidir. EDA'nın amacı, verilerle ilgili içgörü elde etmek ve daha fazla araştırma için potansiyel sorunları veya alanları belirlemektir. Değişkenler arasındaki ilişkileri ölçmek için hipotez testi ve regresyon analizi gibi istatistiksel yöntemleri de içerebilir.

EDA'da yer alan bazı ortak görevler şunlardır:

1. Veri temizleme ve ön işleme: Eksik değerlerin kontrol edilmesi, aykırı değerlerin ele alınması ve istatistiksel modellerin varsayımlarını karşılamak için değişkenlerin dönüştürülmesi.
2. Tanımlayıcı istatistikler: Verilerin dağılımını anlamak için ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet istatistiklerin hesaplanması.
3. Görselleştirme: Verileri görselleştirmek ve kalıpları veya eğilimleri belirlemek için grafikler ve grafikler oluşturmak.
4. Keşifsel modelleme: Değişkenler arasındaki ilişkilere dair içgörü kazanmak için basit istatistiksel modelleri verilere uydurmak.
5. Alanın anlaşılması: Anlamını ve önemini daha iyi anlamak için verinin bağlamı ve arka planı hakkında bilgi sahibi olmak.

EDA'nın faydaları şunları içerir:

1. Verilerdeki bireysel değişkenlere bakıldığında hemen anlaşılamayan kalıp ve eğilimlerin belirlenmesi.
2. Değişkenler arasındaki ilişkilere dair içgörü kazanmak ve önemli sonuçların potansiyel etkenlerini belirlemek.
3. Verilerdeki hataları veya olağandışı davranışları gösterebilecek aykırı değerlerin ve anormalliklerin belirlenmesi.
4. Daha karmaşık istatistiksel modellerin veya makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesine bilgi vermek.
5. Verilerin belirli yönlerinin daha fazla araştırılması veya analizi için bir başlangıç noktası sağlamak.