Exploratory Analyse: Definition, Typen & Werkzeuge

Exploratory analysis kann für einige vertraut sein und für andere ein fremdes Genre. Data Scientists wissen jedoch, wie wertvoll explorative Datenanalyse in der Datenwissenschaft für Unternehmen sein kann. Der Anwendungsbereich der explorativen Analyse erstreckt sich von der Kundensegmentierung bis zu Verkaufstrends, die Unternehmen benötigen.

Das Potenzial der explorativen Analyse liegt darin, Ereignisse einfach und verständlich zu erklären. Wenn Sie jedoch neu in diesem Thema sind, müssen Sie möglicherweise ihr volles Potenzial kennenlernen. Aber keine Sorge. Dieser Artikel wird erklären, wie man effektiv von dieser Art der Analyse mit Methoden, Beispielen und Tools profitieren kann.

Was ist eine explorative Analyse?

Explorative Datenanalyse (EDA) ist ein Ansatz, der darauf abzielt, Annahmen zu erhalten. Und Muster zu erkennen, um die Grundlage von Datensätzen zu bewerten.

Es verwendet Datenvisualisierungsmethoden und -tools, um die Beziehungen zwischen Variablen oder Datenentitäten besser darzustellen.

Es hat mehrere Hauptziele. Erstens enthüllt es unvorhersehbare Daten und stellt Argumente auf über Ursachen. Zweitens bestimmt es, welche statistische Methode hilfreicher sein wird und initiiert andere Datenanalysen. Für solche Anwendungen ist die explorative Datenanalyse der Grundstein verschiedener Analysestrukturen, einschließlich Data Mining.

Vorteile der Verwendung von explorativer Analyse

Explorative Analyse ist der erste grundlegende Schritt, um die Daten zu verstehen. Ihr Hauptziel ist es, versteckte Beziehungen aufzudecken und bei der Überprüfung von Annahmen zu helfen. Dadurch können Sie sich Datensätze aus einer breiteren Perspektive ansehen. Dies geschieht durch die Bereitstellung von handlungsrelevanten Einblicken in den Entscheidungsprozess. 

Hier sehen Sie nur drei Vorteile, die dem Hauptzweck entsprechen. Dies ist eine Gelegenheit, präzise Informationen für Sie zu lesen:

Vorteile der Verwendung von explorativer Analyse

#1 Ermittlung der Standardabweichungen

Die explorative Analyse ermöglicht es Ihnen, die typische Entfernung zwischen Datenpunkten um den Mittelwert herum zu verstehen. Sie hilft also dabei, bessere Datenqualität zu produzieren, indem sie Ausreißer von Datenpunkten ermittelt. Mit anderen Worten, die explorative Analyse liefert Genauigkeit für andere Analysetypen und Modellierung, indem sie Variablen aufdeckt.

#2 Identifizierung kategorialer Variablen

Sie können kategorische Variablen in einer komplexen Verteilung im Datensatz finden. Es ist notwendig, sie zu identifizieren, um die Klassifizierung und Gruppierung der Daten zu verstehen. Es spielt auch eine wichtige Rolle bei der Auswahl von geeigneten Variablen. Es macht sich bemerkbar, wenn es darum geht, Machine-Learning-Algorithmen auf die effizienteste Weise bei der Durchführung von statistischen Modellen zu nutzen.

#3 Grundlage für anspruchsvolle Analysen

Sie können sich die explorative Analyse wie eine Frühdiagnose vorstellen. Aber Sie können umfassendere und zielgerichtete Analysen wie konjunktive Analyse als vollständige Diagnose betrachten. Daher initiiert die Untersuchung und das Verständnis der Daten durch die explorative Analyse fortgeschrittenere statistische Modelle. So entsteht weniger Belastung für fortgeschrittene Analysen.

Wann man explorative Analyse verwenden sollte

Es gibt Schritte zur explorativen Datenanalyse, auf die Sie achten sollten, wenn Sie eine Analyse durchführen. Denn auch wenn Sie wissen, warum Sie sie verwenden, müssen Sie wissen, wann Sie sie verwenden sollten. Es kann zu spät sein, auch wenn es effiziente Analyseergebnisse liefert. 

Daher sehen Sie unten die Zeitstempel, die für Sie möglicherweise die beste Zeit sind, um mit Beispielen für explorative Datenanalyse zu arbeiten.

Die richtigen Zeiten für die Verwendung von explorativer Analyse

1. Beim Verständnis des neuen Datensatzes

Es ist wichtig zu wissen, dass nicht alle Datensätze einfach zu analysieren sind. Sie können eine einfache Analyse der von Ihnen gesammelten Daten erwarten. Eine gründliche explorative Analyse kann Ihnen jedoch die komplexen und unbekannten Aspekte des Datensatzes aufzeigen.

Zum Beispiel, ein Technologieunternehmen hat einen sehr komplexen Datensatz gesammelt, der Kundennalter, Produktpräferenzen, Kundenland/Stadt, Kundenzufriedenheit und Kundenabwanderung umfasst. Sie sollten diesen Datensatz zunächst mit explorativer Analyse verstehen, um ihre aufwändige Analyse fortzusetzen.

2. Beim Testen von Annahmen

Sie können beliebige Hypothesen oder Vorhersagen haben. Es ist nützlich, diese mit explorativer Analyse aufzudecken und zu bewerten. Sie können es als ersten Schritt für die nachfolgenden Prozesse betrachten.

Zum Beispiel, ein Unternehmen hat die Annahme, dass es von der nächsten Feiertagssaison profitieren wird. Das Unternehmen denkt so, weil es von der vorherigen Saison profitiert hat. Auch wenn dieser Vergleich wahr erscheinen mag, kann die vorherige Feiertagssaison von der bevorstehenden Saison unterscheidende Merkmale aufweisen. Das Unternehmen kann dies auf den ersten Blick nicht erkennen, aber durch explorative Analyse aufdecken.

3. Beim Bearbeiten und Bereinigen von Daten

Es gibt keine Garantie, dass die gesammelten Daten immer perfekt sind. Manchmal müssen Sie die Daten bereinigen und ordnungsgemäß bearbeiten. Auf diese Weise schaffen Sie eine zuverlässigere Analyseumgebung.

Zum Beispiel, die explorative Analyse bietet eine Datenstandardisierung, um sie nach verschiedenen Datenbanken zu klassifizieren. Und sie sorgt im Allgemeinen für Konsistenz für andere Personen in Ihrem Unternehmen, die diese Datenbanken nutzen werden.

4. Bei der Wahl eines statistischen Modells

Sie können explorative Analysen verwenden, um ein nahtloses Modell mit seinen Konturen zu entwickeln, bevor Sie das endgültige Modell mit verschiedenen Techniken erstellen.

Zum Beispiel benötigt ein Unternehmen möglicherweise ein statistisches Modell, um Verkaufstrends vorherzusagen. Dafür benötigen Sie möglicherweise eine explorative Analyse. Es analysiert genaue historische Daten und legt sie in das am besten geeignete Modell.

Arten von explorativer Analyse

Der Artikel besagt, dass die explorative Datenanalyse eine aktive Rolle bei der Aufdeckung von Beziehungen zwischen Datenentitäten spielt. Um dies zu tun, verwendet es mehrere verschiedene explorative Analysemethoden. Die Ansätze zu den Beziehungen zwischen den Teilen können jede Mutter von der anderen unterscheiden. Hier werden fünf der am häufigsten verwendeten Methoden mit Ihnen geteilt:

Arten von explorativer Analyse

1. Univariate Analyse

Das Hauptziel dieser Art der Datenbewertung ist es, die hervorstechenden Merkmale der Variablen zu analysieren. Es konzentriert sich auf eine Variable nach der anderen. Es visualisiert und fasst den charakteristischen Trend und die Verteilung dieser Variable zusammen. Um dies zu tun, verstärkt die Verwendung von Techniken wie Balkendiagrammen und Histogrammen die Genauigkeit der Daten.

2. Bivariate Analyse

Die bivariate Methode ist eine weiterentwickelte Form der univariaten Analyse mit zwei Variablen. Dieses Mal berücksichtigt die bivariate Analyse jedoch die Variable und die Verbindungen, Korrelationen und Abhängigkeiten zwischen den Variablen.

Die verwendeten Techniken sind natürlich anders als bei univariater Analyse. Es verwendet Grafiken wie Streudiagramme und Korrelationsmatrizen, die zu den am häufigsten verwendeten gehören. Wenn Sie Daten mit mehr als zwei Variablen haben, können Sie multivariate Analyse verwenden.

3. Deskriptive Statistik

Die deskriptive Statistik fasst die Hauptlinien der Daten als Zusammenfassung zusammen. Sie tut dies jedoch durch drei separate Zweige. Dies sind Verteilung, Maßzahlen der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median, Modalwert) und Maßzahlen der Variabilität (Spannweite, Standardabweichung, Varianz, Interquartilsabstand). Eine Zusammenfassung mit diesen Methoden zeigt die Eigenschaften des Datensatzes auf.

4. Dimensionsreduktion

Diese Art reduziert auch die Größe multidimensionaler Datensätze, indem sie alles außer den notwendigen Teilen entfernt. Sie bestimmt daher, welche Informationen wichtig sind und welche unwichtig sind. Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder t-verteilte stochastische Nachbarverbindung (t-SNE) sind gängige Techniken, die in diesem Prozess verwendet werden. Sie sorgen für ein besseres Verständnis und die Klassifizierung der Daten.

5. Explorative Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist immer nützlich, da sie Statistiken mit sichtbaren Darstellungen zeigt. Diese Methode wurde bereits in anderen Arten von Analysen weit verbreitet eingesetzt. Sie können also auch bei der explorativen Datenanalyse davon profitieren. Dies ermöglicht es Ihnen, komplexe Datensätze mit einem einfachen Modell zu betrachten.

4 wesentliche Werkzeuge für die explorative Analyse

Die Wahl der geeigneten Werkzeuge für eine umfassende Datenexploration ist notwendig. Die richtige Wahl hängt jedoch möglicherweise von Ihrer Kompetenz mit diesen Werkzeugen oder den Vorteilen ab, die die Werkzeuge bieten.

1. Python

Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache. Sie ist eine der ersten, die einem in den Sinn kommt, wenn es um Datenanalyse geht. Dies liegt daran, dass viele Arten von statistischen Paketen, wie z.B. Pandas, die Daten messen, visualisieren und erkunden. Sie können immer von Python profitieren, wenn Sie andere Werkzeuge wie Jupyter Notebooks nutzen.

2. Das R-Projekt für statistische Berechnungen

Eine weitere wertvolle Ressource für statistische Wissenschaften ist die kostenlose Softwareumgebung R. Sie können Ihre Daten mit vielen statistischen Paketen im R-Projekt für statistische Berechnungen im Detail betrachten.

3. Tableau

Ein weiteres beliebtes Tool ist Tableau. Es ist eine Business-Intelligence- und Analyse-Software. Es bietet viele Inhalte, die Datenanalysten für Data Mining, Analyse und Visualisierung benötigen.

4. Jupyter Notebooks

Es ist eine bekannte webbasierte interaktive Umgebung für Datenanalyse. Sie können auch mit diesem Tool nahtlos Datenanalysen durchführen.

Letzte Worte

Zusammenfassend erklärt dieser Artikel den Zweck der explorativen Datenanalyse im Geschäftsumfeld. Und es definiert ihren Einsatz für diesen Zweck. Sie haben den Zweck unter fünf Überschriften gesehen. Dies sind die Definitionen der explorativen Analyse, wann sie verwendet werden soll, ihre Vorteile, ihre Typen und Tools.

Dieser Artikel hat Ihnen Beispiele und detaillierte Erklärungen zu diesem Kontext gegeben. Sie sind jetzt bereit, die explorative Analyse für Data Mining oder Analyse in einem Geschäftskontext zu verwenden.