يعد تحليل البيانات الاستكشافية مفيدًا لمساعدتك على فهم كميات البيانات قبل البدء في تصميمها ، وتحليل البيانات الاستكشافية (EDA) هو أسلوب يمكن لمتخصصي البيانات استخدامه لفهم مجموعة البيانات قبل أن يبدأوا في تصميمها.
كيف تطور عملية تحليل البيانات الاستكشافية؟
1- تحرير مجموعة البيانات
أحد الأشكال المهمة لتحليل البيانات الاستكشافية هو أنه يمكن أن يساعد في تنظيم مجموعة بيانات قبل تصميمها ؛ يمكن أن يساعد ذلك في البدء في وضع الافتراضات والتنبؤات حول مجموعة بيانات معينة وأيضًا المساعدة في اتخاذ القرارات قبل نمذجة البيانات.
2- اختر الشكل الصحيح
فائدة أخرى مهمة لـ EDA هي أنها تساعد في اختيار النموذج المناسب لمجموعة بيانات معينة. يمكن استخدام جميع المعلومات التي تحصل عليها من إجراء EDA لمساعدتك في اختيار نموذج البيانات. يعد اختيار نموذج البيانات الصحيح أمرًا مهمًا لأنه يمكن أن تجعل الأمر أسهل للجميع في هذه العملية. المنظمة تفهم البيانات. تتضمن بعض نماذج البيانات شائعة الاستخدام للاختيار من بينها ما يلي:
- نموذج البيانات الهرمي: ينظم نموذج البيانات الهرمي قيم مجموعة البيانات في تسلسل هرمي يشبه الفروع.
- نموذج البيانات المرتبط: ينظم نموذج البيانات العلائقية قيم البيانات في جداول ذات صلة.
- نموذج بيانات الشبكة: نموذج بيانات الشبكة ، على غرار النموذج الهرمي ، ينظم قيم البيانات في تنسيق شجرة ، ولكنه يتضمن أيضًا مخططًا ويظهر أنواع العلاقات بين القيم.
3- ابحث عن أنماط في مجموعة بيانات
يمكن أيضًا استخدام EDA للمساعدة في العثور على أنماط في مجموعة بيانات. يعد العثور على الأنماط في مجموعة بيانات أمرًا مهمًا لأنه يمكن أن يساعد في عمل تنبؤات وتوقعات. ومن المفيد أيضًا للمؤسسات التخطيط للمستقبل وتوقع المشكلات والحلول ومعرفة كيفية أداء إذا تحليل البيانات الاستكشافية للحياة.
المصدر: وكالات
