Verkennende data-analise verwys na die kritiese proses om aanvanklike ondersoeke op data uit te voer om patrone te ontdek, anomalieë raak te sien, hipotese te toets en aannames te kontroleer met behulp van opsommende statistieke en grafiese voorstellings.
Wat kan ons doen in verkennende data-analise?
Verkennende data-analise (EDA) is 'n benadering tot die ontleding van datastelle om hul hoofkenmerke op te som. Dit word gebruik om data te verstaan, konteks daaroor te kry, die veranderlikes en die verwantskappe tussen hulle te verstaan, en hipoteses te formuleer wat nuttig kan wees wanneer voorspellingsmodelle gebou word.
Wat is die stappe in verkennende data-analise?
Stappe in dataverkenning en -voorverwerking:
- Identifisering van veranderlikes en datatipes.
- Analiseer die basiese maatstawwe.
- Nie-grafiese eenveranderlike analise.
- Grafiese eenveranderlike analise.
- Tweeveranderlike analise.
- Veranderlike transformasies.
- Vermiste waardebehandeling.
- Uitskieterbehandeling.
Wat is verkennende data-analise in navorsing?
Verkennende data-analise (EDA) is die eerste stap in die data-ontledingsproses. … EDA behels die ondersoek van patrone, tendense, uitskieters en onverwagte resultate in bestaande opnamedata, en die gebruik van visuele en kwantitatiewe metodes om die narratief uit te lig dat die data isvertel.
Wat is twee metodes wat in verkennende data-analise gebruik word?
Die EDA-tipes tegnieke is óf grafies óf kwantitatief (nie-grafies). Terwyl die grafiese metodes behels dat die data op 'n diagrammatiese of visuele manier opgesom word, behels die kwantitatiewe metode, aan die ander kant, die berekening van opsommende statistieke.
