De baanbrekende Amerikaanse wiskundige John Tukey bedacht Exploratory Data Analysis (EDA) in de jaren 1970. We gaan nu verder en EDA-technieken blijven een hoeksteen in het proces van gegevensontdekking en hebben de tand des tijds doorstaan als een veelgebruikte methode. EDA gaat verder dan formele modellering of hypothesetests en biedt enorme mogelijkheden om een dieper inzicht te krijgen in de variabelen van de dataset en het ingewikkelde web van relaties daartussen. Bovendien speelt het een cruciale rol bij het vaststellen van de geschiktheid van de statistische technieken die voor de gegevensanalyse worden gebruikt.
In een wereld die overspoeld wordt met gegevens is EDA een krachtige bondgenoot bij het onthullen van de verhalen en nuances die inherent zijn aan datasets. Het stelt gegevenswetenschappers in staat om verborgen patronen te ontdekken, uitschieters te identificeren en zelfs om nieuwe hypotheses te formuleren. EDA werkt als een kompas, bevordert deze intieme band met de gegevens en leidt analisten naar de meest geschikte analysemethodes. Het blinkt uit in het identificeren van ontbrekende waarden, het vinden van correlaties tussen andere variabelen, het lokaliseren van het derde kwartiel en het berekenen van het interkwartielbereik. EDA speelt een onschatbare rol bij het ontcijferen van de complexiteit van de meeste datasets en de gevarieerde relaties tussen datapunten. Haar blijvende relevantie in het landschap van data science onderstreept haar onmisbare rol in het vormgeven van de toekomst van datagestuurde besluitvorming.
Wat is verkennende gegevensanalyse?
Verkennende gegevensanalyse (EDA) is een kritisch gegevensanalyseproces waarbij een dataset eerst wordt onderzocht en verkend. Het primaire doel is om de belangrijkste kenmerken van de gegevens samen te vatten, vaak door visualisatie en samenvattende statistieken, om inzicht te krijgen in de structuur, patronen en mogelijke problemen.
Exploratory Data Analysis (EDA) is een fundamentele en veelgebruikte aanpak binnen data science. Hierbij wordt een dataset grondig onderzocht en geanalyseerd om de belangrijkste kenmerken ervan samen te vatten met behulp van verschillende visuele en statistische methoden. EDA dient meerdere doelen, waaronder het ontdekken van gegevenspatronen, het identificeren van afwijkingen, het testen van hypotheses en het valideren van aannames. Het sluit nauw aan bij Data-analyse en Data-analyse, die onderling gerelateerde processen zijn om waardevolle inzichten uit gegevens te halen en zo weloverwogen besluitvorming mogelijk te maken.
In essentie kan EDA kort gedefinieerd worden als een methode die wetenschappers in staat stelt om de meest effectieve manier te bepalen om een gegeven dataset te manipuleren om hun gewenste doelen te bereiken en zinvolle informatie te extraheren.
Typen verkennende gegevensanalyse
processen om waardevolle inzichten uit gegevens te halen voor een beter geïnformeerde besluitvorming.
EDA omvat meestal verschillende soorten analyses en technieken. Hier volgen enkele veelvoorkomende soorten verkennende gegevensanalyse:
Univariaat Niet-grafisch
Univariate niet-grafische analyse is de eenvoudigste vorm van gegevensanalyse. hier bestaat het uit slechts één variabele. Omdat het een enkele variabele is, houdt het zich niet bezig met oorzaken of relaties. In plaats daarvan is het primaire doel van de univariate thematische analyse om de gegevens te beschrijven en er patronen in te vinden.
Univariaat Grafisch
Niet-grafische methoden kunnen geen volledig beeld van de gegevens geven. Daarom zijn hier grafische methoden nodig. De gebruikelijke soorten univariate grafieken zijn:
- Stam-bladplots: Deze tonen alle gegevenswaarden en de vorm van de verdeling.
- Histogrammen een staafdiagram: waarin elke staaf de frequentie (telling) of proportie (telling/totale telling) van gevallen voor een reeks waarden weergeeft.
- Boxplots: geven grafisch de samenvatting van vijf getallen weer: minimum, eerste kwartiel, mediaan, derde kwartiel en maximum.
Multivariaat Niet-grafisch
Multivariate gegevens ontstaan uit meer dan één variabele. Over het algemeen tonen multivariate niet-grafische EDA-technieken de relatie tussen twee of meer gegevensvariabelen door middel van kruistabellen of statistieken.
Multivariaat grafisch
Bij multivariate gegevens worden grafieken gebruikt om relaties tussen twee of meer datasets weer te geven. De meest gebruikte grafiek is een gegroepeerd staafdiagram of staafdiagram waarbij elke groep een niveau van een van de variabelen weergeeft en elke staaf binnen een groep de niveaus van de andere variabele.
Andere veel voorkomende soorten multivariate grafieken zijn:
- Scatter plot: wordt gebruikt om gegevenspunten uit te zetten op een horizontale en verticale as om te laten zien hoeveel de ene variabele wordt beïnvloed door de andere.
- Multivariate grafiek: Is een grafische weergave van de relaties tussen factoren en een respons.
- Rundiagram: Is een lijngrafiek van gegevens uitgezet in de tijd.
- Bubbeldiagram: Is een datavisualisatie die meerdere cirkels (bubbels) weergeeft in een tweedimensionale plot.
- Warmtekaart: Is een grafische weergave van gegevens waarbij waarden met kleuren worden weergegeven.
EDA is een iteratief proces en de keuze van technieken en visualisaties hangt af van de aard van de gegevens en de specifieke doelen van de analyse. Het helpt analisten inzichten te verwerven, beslissingen te nemen en de gegevens voor te bereiden voor verdere modellering of analyse.
Stappen van het proces van verkennende gegevensanalyse
Bij verkennende gegevensanalyse (Exploratory Data Analysis, EDA) worden meestal verschillende stappen doorlopen om inzicht te krijgen in een dataset. Hoewel de specifieke volgorde van stappen kan variëren, volgt hier een algemeen overzicht van het EDA-proces:
- Gegevensverzameling: Verzamel de dataset.
- Gegevens opschonen: Omgaan met ontbrekende waarden en uitschieters.
- Gegevens verkennen en visualiseren: Analyseer en visualiseer de gegevens.
- Feature Engineering: Dataset verbeteren voor modellering en analyse.
- Hypothese testen: Valideren van aannames.
- Communicatie en documentatie: Deel bevindingen en documenteer het proces.
EDA is gericht op het verkrijgen van een diepgaand inzicht in de gegevens, het identificeren van patronen en relaties en het nemen van gefundeerde beslissingen over volgende stappen in het proces van gegevensanalyse, zoals kenmerkselectie, modelbouw of verdere gegevensverwerking.
Hoe belangrijk verkennende gegevensanalyse in datawetenschap is
Verkennende gegevensanalyse (EDA) is om verschillende redenen een fundamentele en cruciale stap op het gebied van gegevenswetenschap:
Inzicht in gegevens:
EDA helpt gegevenswetenschappers om de dataset waarmee ze werken te begrijpen, inclusief de methoden voor het verzamelen van gegevens en de gegevensbron. Het geeft inzicht in de structuur, kwaliteit en kenmerken van de dataset. Gegevenswetenschappers onderzoeken de gegevenstypen, samenvattende statistieken en verdeling van gegevenspunten om inzicht te krijgen in hun fundamentele eigenschappen.
Gegevens opschonen:
EDA moet vaak ontbrekende waarden, uitschieters en inconsistenties in de gegevens blootleggen. Het opschonen en voorbewerken van de gegevens is essentieel voor het bouwen van nauwkeurige en betrouwbare modellen. Het omgaan met ontbrekende zaken is cruciaal in deze fase, omdat ze de analyse en de modelprestaties aanzienlijk kunnen beïnvloeden.
Patroonontdekking:
EDA-technieken onthullen gegevenspatronen, relaties en trends. Een datawetenschapper kan patronen en correlaties identificeren door univariate analyses uit te voeren en de relaties tussen variabelen te onderzoeken met bivariate of multivariate analyses. Het kan waardevol zijn om weloverwogen beslissingen te nemen en hypotheses te formuleren om spannende vragen over de gegevens te beantwoorden.
Visualisatie van gegevens:
Visualisaties die tijdens EDA worden gemaakt, zoals histogrammen, scatterplots en boxplots, maken het eenvoudiger om bevindingen en inzichten te communiceren naar technische en niet-technische belanghebbenden. Ze kunnen krachtige hulpmiddelen zijn voor het vertellen van verhalen en helpen om het verhaal van de gegevens effectief over te brengen.
Modelkeuze:
Op basis van de inzichten die EDA oplevert, kunnen wetenschappers weloverwogen beslissingen nemen over modelselectie. Als EDA bijvoorbeeld niet-lineaire relaties of interacties tussen variabelen aan het licht brengt, kan dit leiden tot de keuze van niet-lineaire modellen zoals beslisbomen of neurale netwerken.
Kwaliteitscontrole:
EDA kan problemen met de gegevenskwaliteit vroeg in het analyseproces aan het licht brengen. Het aanpakken van deze problemen, zoals gegevensuitschieters en inconsistenties, is van cruciaal belang voordat het modelleren begint. Door problemen met de gegevenskwaliteit in dit stadium op te sporen en aan te pakken, kunnen tijd en middelen worden bespaard.
EDA is niet alleen belangrijk maar essentieel in data science. EDA helpt een datawetenschapper geïnformeerde beslissingen te nemen, de beperkingen van de gegevens te begrijpen en waardevolle informatie uit de gegevens te halen, wat uiteindelijk leidt tot nauwkeurigere en betekenisvollere resultaten. Het speelt een cruciale rol bij het oplossen van ontbrekende waarden, het samenvatten van gegevenspunten en het zorgen dat de gegevensset klaar is voor diepgaande analyse.
Hulpmiddelen voor verkennende gegevensanalyse
Exploratieve gegevensanalyse (EDA) is een noodzakelijk proces bij gegevensanalyse en er zijn verschillende hulpmiddelen beschikbaar om gegevenswetenschappers en analisten hierbij te helpen. Tot de populairste tools voor EDA behoren R, Python en SAS. Elk hulpmiddel heeft zijn sterke en zwakke punten, waardoor het essentieel is om het juiste hulpmiddel te kiezen voor jouw specifieke behoeften.
R:
In de data science gemeenschap wordt R algemeen erkend als een uitzonderlijk hulpmiddel voor het visualiseren van gegevens tijdens EDA. R biedt een uitgebreid repertoire aan grafieken en diagrammen, waaronder histogrammen, boxplots en scatterplots, die analisten kunnen gebruiken om gegevens vanuit verschillende perspectieven te onderzoeken. R biedt een rijke set visualisatieopties en een uitgebreide verzameling statistische functies, waardoor het waardevol is voor het uitvoeren van meer geavanceerde analyses. R is geliefd bij statistici en gegevenswetenschappers vanwege de veelzijdigheid en uitgebreide statistische mogelijkheden.
Python:
Python is een ander robuust hulpmiddel voor EDA. Het deelt veel functies met R, waardoor het een goede keuze is voor gegevensanalyse. Het voordeel van Python ligt in de gebruiksvriendelijkheid en veelzijdigheid, waardoor het een goede optie is voor beginners die net beginnen met gegevensanalyse. Het Python ecosysteem bevat bibliotheken zoals Pandas, Matplotlib, Seaborn en Plotly, die het manipuleren en visualiseren van gegevens vergemakkelijken. De leesbaarheid van Python en de uitgebreide ondersteuning van de gemeenschap maken het nog aantrekkelijker voor gegevensverkenning.
SAS:
SAS is een krachtig softwarepakket voor statistische analyse en gegevensverkenning. Het staat bekend om zijn vermogen om complexe berekeningen uit te voeren en geavanceerde statistische analyses uit te voeren. Hoewel SAS een formidabele tool is, is het belangrijk op te merken dat het meestal duurder is dan open-source alternatieven zoals R en Python. De investering kan echter de moeite waard zijn voor organisaties en professionals die de robuuste statistische functies van SAS nodig hebben.
Naast deze drie primaire tools kunnen andere software en platformen waardevol zijn voor EDA. Zo bieden tools als Tableau, Excel, Power BI en KNIME gebruiksvriendelijke interfaces voor interactieve gegevensverkenning en visualisatie, waardoor ze geschikt zijn voor een breder publiek, waaronder niet-technische belanghebbenden.
Het kiezen van een EDA tool hangt af van uw specifieke doelen, expertise en budget. Hoewel R, Python en SAS tot de topkeuzes behoren, is het kiezen van de juiste tool voor je project essentieel voor het uitvoeren van praktische verkennende gegevensanalyse. Gegevenswetenschappers worden vaak geconfronteerd met uitdagingen die te maken hebben met ontbrekende waarden, gegevenssets, afhankelijke variabelen, mediaanwaarden, categorische variabelen, gegevenspunten en analysetechnieken. Een juiste omgang met deze aspecten is cruciaal om zinvolle inzichten te verkrijgen uit ruwe gegevens en om nieuwe gegevensverzamelingen voor te bereiden voor verdere analyse. Daarnaast zijn maatstaven zoals standaardafwijking en andere statistische metriek essentieel om de verdeling en variabiliteit van datapunten te begrijpen.
QuestionPro en verkennende gegevensanalyse
Als u uw gegevens uit verschillende bronnen haalt, biedt QuestionPro uitstekende ondersteuning bij het verzamelen van enquêtegegevens via meerdere kanalen. Maar wat doe je als je dieper in de gegevens wilt duiken dan wat er al is verzameld? Dit is waar verkennende gegevensanalyse (EDA) om de hoek komt kijken.
QuestionPro’s geïntegreerde suite van analytische tools vereenvoudigt het starten van EDA. Hiermee heb je snel toegang tot de samenvattende statistieken van je gegevens, zoals mediaanwaarden en cumulatieve verdelingsfuncties. Je kunt ook interactieve visualisaties maken om patronen en relaties binnen de dataset bloot te leggen. Bovendien kunt u dankzij de naadloze integratie van QuestionPro met R gebruikmaken van de formidabele statistische mogelijkheden van R, waaronder regressieanalyse voor inzicht in afhankelijke variabelen.
Stel dat je klaar bent om je gegevensanalyse naar een geavanceerder niveau te tillen, of het nu gaat om data analytics, machine learning of deep learning taken. QuestionPro is de perfecte tool voor deze taak. Het stelt je in staat om met ontbrekende waarden om te gaan, met verschillende gegevenssets te werken en waardevolle inzichten uit gegevenspunten te halen.
Conclusie
Verkennende data-analyse (EDA) blijft een gevestigde methodologie, die dient als een waardevol kompas voor een datawetenschapper die door ingewikkelde datasets navigeert. Door gebruik te maken van de kracht van visualisaties, correlatiecoëfficiënten en andere analysetechnieken onthult EDA ingewikkelde patronen en relaties die anders verborgen zouden blijven. Het speelt een centrale rol bij het detecteren en aanpakken van ontbrekende waarden, het begrijpen van het gedrag van afhankelijke variabelen en het toepassen van verschillende analysetechnieken, waaronder technieken voor gegevensanalyse en machinaal leren.
Daarom is EDA een fundamentele hoeksteen van elke inspanning op het gebied van gegevensanalyse. Dit artikel heeft je een degelijke inleiding gegeven tot deze onmisbare praktijk. In het steeds veranderende landschap van data science blijft EDA essentieel, omdat het de transformatie van ruwe data naar bruikbare inzichten mogelijk maakt.
Auteurs: Md Assalatuzzaman & Mizanul Islam
