Раскрытие информации: развенчивание мифов об исследовательском анализе данных (EDA)

Если вы работаете с данными, вы знаете, что погружение в новый набор данных может быть сложной задачей. Зачастую данных слишком много для анализа, и слишком много переменных нужно учитывать. Вот тут-то и пригодится разведочный анализ данных (EDA). EDA — это процесс изучения и понимания ваших данных перед тем, как переходить к более сложному анализу или моделированию. Выполняя EDA, вы можете извлечь ценные выводы из ваших данных и принимать обоснованные решения.

EDA (экстракорпоральный анализ данных) — незаменимый инструмент для специалистов по анализу данных, аналитиков и всех, кто стремится извлечь ценную информацию из данных. С помощью EDA можно систематически изучать данные, чтобы выявлять закономерности, взаимосвязи и аномалии. Этот процесс часто включает использование методов визуализации для получения более глубоких знаний и принятия обоснованных решений. По сути, EDA закладывает основу для любой работы по анализу данных и является критически важным этапом анализа данных, направленным на понимание характеристик, закономерностей и взаимосвязей, присутствующих в наборе данных.

Суть разведочного анализа данных

Исследовательский анализ данных (EDA) — это ключевой этап в процессе анализа данных, служащий компасом, который направляет вас в бескрайнем мире данных. Это процесс изучения и понимания ваших данных перед тем, как приступить к более сложному анализу или моделированию. EDA — незаменимый инструмент для специалистов по анализу данных, аналитиков и всех, кто стремится извлечь ценные выводы из данных.

Определение ЭДА

EDA — это искусство позволить данным говорить самим за себя. Оно включает в себя изучение структуры и содержания данных, выявление взаимосвязей между переменными, а также обнаружение закономерностей и тенденций. По данным ChartExpo, EDA является краеугольным камнем любого исследования, основанного на данных, и представляет собой важный первый шаг к пониманию скрытых закономерностей, тенденций и взаимосвязей в наборе данных.

Цели и задачи разведочного анализа данных (EDA)

Основная цель разведочного анализа данных (EDA) — выявление скрытой структуры данных. Этого можно достичь путем обобщения основных характеристик данных, таких как центральная тенденция, изменчивость и распределение. EDA также помогает выявить любые выбросы, аномалии или пропущенные значения, которые могут потребовать дальнейшего исследования.

Еще одна цель разведочного анализа данных (EDA) — выдвижение гипотез и получение выводов, которые могут послужить основой для дальнейшего анализа или моделирования. Детальное изучение данных позволяет выявить интересные закономерности, тенденции или взаимосвязи, которые могут быть неочевидны на первый взгляд. Эти выводы помогут сформулировать новые исследовательские вопросы, уточнить гипотезы или подтвердить существующие предположения.

В заключение, разведочный анализ данных (EDA) — это важнейший первый шаг в любом проекте анализа данных. Детальное изучение данных позволяет глубже понять их базовую структуру и получить ценные сведения, которые могут послужить основой для дальнейшего анализа или моделирования.

Типы и структуры данных

Исследовательский анализ данных (EDA) — это процесс анализа и понимания ваших данных перед тем, как переходить к более сложному анализу или моделированию. В этом разделе мы обсудим различные типы данных и структуры, с которыми вы можете столкнуться в ходе EDA.

Количественные и качественные данные

Данные можно разделить на два типа: количественные и качественные. Количественные данные являются числовыми и поддаются измерению. Примеры количественных данных: возраст, рост, вес и доход. Качественные данные, напротив, являются нечисловыми и не поддаются измерению. Примеры качественных данных: пол, раса и род занятий.

При проведении разведочного анализа данных (EDA) важно понимать тип данных, с которыми вы работаете. Количественные данные можно далее разделить на дискретные и непрерывные. Дискретные данные могут принимать только определенные значения, в то время как непрерывные данные могут принимать любые значения в заданном диапазоне. Понимание природы ваших данных поможет вам выбрать подходящие методы визуализации и статистические методы.

Одномерный, двумерный и многомерный анализ

Анализ разведочных данных (EDA) также можно разделить на три типа: одномерный, двумерный и многомерный анализ. Одномерный анализ изучает свойства одной переменной. Он помогает понять основные характеристики переменной и выявить закономерности или тенденции в данных. Гистограммы, статистика центральной тенденции и дисперсии, а также выявление выбросов — это некоторые из методов, используемых в одномерном анализе.

Бивариантный анализ изучает взаимосвязь между двумя переменными. Он помогает понять, как одна переменная влияет на другую. Диаграммы рассеяния, коэффициенты корреляции и регрессионный анализ — это некоторые из методов, используемых в бивариантном анализе.

Многомерный анализ изучает взаимосвязь между тремя или более переменными. Он помогает понять сложные ассоциации и закономерности в данных. Например, он исследует взаимосвязь между ростом, весом и возрастом человека. К методам многомерного анализа относятся анализ главных компонентов (PCA), факторный анализ и кластерный анализ.

Понимание этих различных типов анализа поможет вам выбрать подходящие методы при проведении разведочного анализа данных.

Очистка и подготовка данных

Очистка и подготовка данных являются важными этапами процесса разведочного анализа данных (EDA). Прежде чем приступать к сложным анализам или моделированию, важно выявить и обработать пропущенные значения, выбросы и несоответствия в данных. Это гарантирует точность, полноту и готовность данных к анализу.

Обработка пропущенных значений

Пропущенные значения могут возникать по разным причинам, таким как ошибки ввода данных, неисправность оборудования или человеческий фактор. Важно правильно выявлять и обрабатывать пропущенные значения, чтобы предотвратить искажения и неточные результаты. Один из подходов — удаление строк или столбцов, содержащих пропущенные значения. Однако такой подход может привести к потере ценных данных.

Другой подход заключается в заполнении пропущенных значений. Заполнение пропущенных значений предполагает замену пропущенных значений оценочными значениями, основанными на оставшихся данных. Существует несколько методов заполнения пропущенных значений, таких как заполнение средним значением, заполнение медианой и регрессионное заполнение. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, и подходящий метод зависит от характеристик данных.

Выявление и обработка выбросов

Выбросы — это точки данных, которые существенно отличаются от остальных данных. Выбросы могут возникать из-за ошибок измерения, ошибок ввода данных или естественной изменчивости данных. Выбросы могут оказать значительное влияние на результаты анализа, поэтому важно выявлять и обрабатывать их надлежащим образом.

Один из способов выявления выбросов — использование статистических методов, таких как z-критерий или межквартильный размах (IQR). Z-критерий измеряет количество стандартных отклонений, на которое точка данных отклоняется от среднего значения, а IQR измеряет диапазон среднего значения данных. Точки данных, выходящие за пределы определенного диапазона, определенного этими методами, считаются выбросами.

После выявления выбросов с ними можно работать несколькими способами. Один из подходов — удаление их из набора данных. Однако этот подход может привести к потере ценных данных. Другой подход — преобразование данных с использованием таких методов, как логарифмическое преобразование или преобразование квадратного корня. Эти преобразования могут уменьшить влияние выбросов на анализ.

В заключение, очистка и подготовка данных являются важнейшими этапами процесса разведочного анализа данных (EDA). Обработка пропущенных значений, а также выявление и устранение выбросов обеспечивают точность, полноту и готовность данных к анализу.

Основы статистики

Исследовательский анализ данных (EDA) — это важнейший этап в процессе анализа данных, служащий компасом, который направляет вас в обширной вселенной данных. Он включает в себя изучение и понимание ваших данных, прежде чем переходить к более сложному анализу или моделированию. Чтобы извлечь полезную информацию из ваших данных, вам необходимо иметь прочное понимание основ статистики. В этом разделе мы рассмотрим три ключевых аспекта основ статистики: описательную статистику, вероятностные распределения и статистический вывод.

Описательная статистика

Описательная статистика — это раздел статистики, изучающий обобщение и описание данных. Она помогает понять основные характеристики данных, такие как положение, разброс и форма распределения. К распространенным мерам центральной тенденции относятся среднее арифметическое, медиана и мода. К мерам изменчивости относятся стандартное отклонение, дисперсия и размах.

Вероятностные распределения

Вероятностные распределения — это математические функции, описывающие вероятность различных исходов случайного события. Они используются для моделирования явлений реального мира и являются важным инструментом для анализа данных. К наиболее распространенным вероятностным распределениям относятся нормальное распределение, биномиальное распределение и распределение Пуассона. Понимание вероятностных распределений имеет решающее значение для разведочного анализа данных, поскольку помогает выявлять закономерности и тенденции в данных.

Статистический вывод

Статистический вывод — это процесс получения заключений о популяции на основе выборки данных. Он включает в себя выводы о параметрах популяции, таких как среднее значение или стандартное отклонение, на основе выборочных статистических данных. Двумя основными направлениями статистического вывода являются оценка и проверка гипотез. Оценка включает в себя вычисление доверительного интервала для параметра популяции, а проверка гипотез — проверку гипотезы о параметре популяции.

В заключение, понимание статистических основ разведочного анализа данных имеет решающее значение для извлечения полезной информации из ваших данных. Описательная статистика, вероятностные распределения и статистический вывод — три ключевых аспекта статистических основ, с которыми должен быть знаком каждый аналитик данных.

Методы визуализации

Исследовательский анализ данных (EDA) использует различные методы визуализации для представления данных в понятной и содержательной форме. Выбор правильного типа диаграммы имеет решающее значение для передачи желаемого сообщения и извлечения ценных выводов из данных. Вот несколько методов визуализации, которые могут помочь вам извлечь полезную информацию из ваших данных:

Выбор правильного типа диаграммы

Выбор правильного типа диаграммы имеет решающее значение для точного и эффективного представления данных. Различные типы диаграмм подходят для разных типов данных и разных целей. Вот некоторые распространенные типы диаграмм и их применение:

• Столбчатые диаграммы: используются для сравнения категориальных данных.
• Линейные графики: используются для отображения тенденций во времени.
• Диаграммы рассеяния: используются для отображения взаимосвязи между двумя переменными.
• Тепловые карты: используются для отображения распределения данных в двух измерениях.
• Диаграммы Санкей: используются для отображения потоков или взаимосвязей между различными категориями.

При выборе типа диаграммы важно учитывать тип данных, сообщение, которое вы хотите передать, и аудиторию, которой вы представляете информацию. Выбор неправильного типа диаграммы может привести к путанице и неправильной интерпретации данных.

Интерактивные визуализации

Интерактивные визуализации позволяют пользователям взаимодействовать с данными и получать ценную информацию в режиме реального времени. Интерактивные визуализации можно использовать для изучения данных, выявления закономерностей и принятия обоснованных решений. К числу распространенных инструментов интерактивной визуализации относятся:

• Tableau: Мощный инструмент визуализации данных, позволяющий пользователям создавать интерактивные панели мониторинга и визуализации.
• D3.js: библиотека JavaScript для создания интерактивных визуализаций и диаграмм.
• Google Charts: бесплатный инструмент для создания интерактивных диаграмм и визуализаций.

Интерактивные визуализации могут помочь пользователям изучать данные более интуитивно и увлекательно. Они также могут помочь пользователям выявлять закономерности и взаимосвязи, которые могут быть не сразу очевидны при статическом отображении.

В заключение, методы визуализации являются неотъемлемой частью разведочного анализа данных. Выбор правильного типа диаграммы и использование интерактивных визуализаций могут помочь пользователям извлечь полезную информацию из своих данных и принимать обоснованные решения.

Проверка гипотез в EDA

Исследовательский анализ данных (ИДД) включает в себя анализ и обобщение данных для выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей. Одним из ключевых этапов ИДД является проверка гипотез. Проверка гипотез — это статистический метод, используемый для проверки истинности или ложности гипотезы о параметре генеральной совокупности на основе выборочных данных.

Формулирование гипотез

При проверке гипотез вы начинаете с формулирования двух гипотез: нулевой гипотезы и альтернативной гипотезы. Нулевая гипотеза — это гипотеза о том, что нет существенной разницы между выборкой и генеральной совокупностью. Альтернативная гипотеза — это гипотеза о том, что существует существенная разница между выборкой и генеральной совокупностью.

Например, если вы исследуете взаимосвязь между двумя переменными в наборе данных, ваша нулевая гипотеза может заключаться в том, что между этими двумя переменными нет значимой взаимосвязи, а ваша альтернативная гипотеза может заключаться в том, что между этими двумя переменными существует значимая взаимосвязь.

Статистика тестов

После того как вы сформулировали свои гипотезы, вам необходимо рассчитать статистику критерия. Статистика критерия — это значение, которое измеряет, насколько выборочная оценка отличается от параметра генеральной совокупности. Статистика критерия используется для определения вероятности получения наблюдаемых результатов выборки, если нулевая гипотеза верна.

В зависимости от типа проверяемой гипотезы и характера данных можно использовать различные статистические критерии. Например, если вы проверяете, существенно ли отличается среднее значение выборки от среднего значения генеральной совокупности, вы можете использовать t-критерий. Если вы проверяете, существенно ли отличаются две выборки друг от друга, вы можете использовать дисперсионный анализ (ANOVA).

В заключение, проверка гипотез является важнейшим этапом разведочного анализа данных, поскольку она помогает подтвердить предположения о данных и выявить взаимосвязи между переменными. Формулируя гипотезы и вычисляя статистические показатели, вы можете проверить, подтверждаются ли ваши предположения данными, и извлечь из них ценные выводы.

Снижение размерности

Снижение размерности — это важный метод разведочного анализа данных (EDA), помогающий анализировать сложные наборы данных. Это процесс уменьшения количества признаков или переменных в наборе данных при сохранении как можно большего объема информации. Этот метод полезен, когда у вас есть набор данных с большим количеством переменных, и вы хотите упростить его для дальнейшего анализа.

Анализ главных компонентов

Метод главных компонент (PCA) — это популярный метод уменьшения размерности, который помогает выявить наиболее важные переменные в наборе данных. PCA преобразует исходные переменные в новый набор переменных, называемых главными компонентами. Эти компоненты представляют собой линейные комбинации исходных переменных и ортогональны друг другу.

Метод главных компонент (PCA) полезен, когда у вас есть набор данных с большим количеством сильно коррелированных переменных. Уменьшив количество переменных, вы можете упростить анализ и повысить точность ваших моделей. PCA также помогает определить переменные, которые наиболее важны для объяснения дисперсии данных.

Факторный анализ

Факторный анализ (ФА) — это еще один метод уменьшения размерности, который помогает выявить основные факторы, объясняющие дисперсию в наборе данных. ФА предполагает, что наблюдаемые переменные обусловлены меньшим числом ненаблюдаемых факторов. Эти факторы оцениваются на основе корреляций между наблюдаемыми переменными.

Факторный анализ полезен, когда у вас есть набор данных с множеством переменных, которые, как предполагается, обусловлены меньшим числом лежащих в их основе факторов. Выявив эти факторы, вы можете упростить анализ и получить более глубокое понимание данных. Факторный анализ также помогает определить переменные, которые наиболее важны для объяснения лежащих в основе факторов.

В заключение, снижение размерности — важный метод в разведочном анализе данных, помогающий анализировать сложные наборы данных. PCA и FA — два популярных метода снижения размерности, которые могут упростить анализ и обеспечить более глубокое понимание данных.

Корреляция и причинно-следственная связь

Исследовательский анализ данных (EDA) — это мощный инструмент для выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей в ваших данных. Один из важнейших аспектов EDA — понимание разницы между корреляцией и причинно-следственной связью. Хотя эти термины часто используются как синонимы, они имеют совершенно разные значения.

Коэффициенты корреляции

Коэффициенты корреляции — это мера силы и направления связи между двумя переменными. Коэффициент корреляции может варьироваться от -1 до 1, где -1 указывает на идеальную отрицательную корреляцию, 0 — на отсутствие корреляции, а 1 — на идеальную положительную корреляцию. Важно отметить, что корреляция не подразумевает причинно-следственную связь. Тот факт, что две переменные коррелируют, не означает, что одна является причиной другой.

Причинно-следственная связь

Причинно-следственная связь — это процесс определения того, является ли взаимосвязь между двумя переменными причинно-следственной или нет. Это может быть сложной задачей, поскольку часто существует множество мешающих факторов, которые могут влиять на взаимосвязь между двумя переменными. Один из способов определения причинно-следственной связи — это рандомизированные контролируемые исследования (РКИ), в которых испытуемые случайным образом распределяются по группам с различными видами лечения или вмешательства. Однако РКИ не всегда осуществимы или этичны, и вместо них часто используются наблюдательные исследования.

При проведении разведочного анализа данных важно помнить о разнице между корреляцией и причинно-следственной связью. Хотя корреляция может быть полезным инструментом для выявления взаимосвязей между переменными, для определения причинно-следственной связи важно использовать другие методы. Понимая ограничения корреляции и важность причинно-следственного анализа, вы можете извлечь ценные выводы из своих данных.

Передовые методы ЭДА

Исследовательский анализ данных (EDA) — это важнейший этап анализа данных, направленный на понимание характеристик, закономерностей и взаимосвязей, присутствующих в наборе данных. EDA — это широкая область, охватывающая различные методы и приемы анализа данных. В этом разделе мы обсудим два передовых метода EDA: кластерный анализ и обнаружение аномалий.

Кластерный анализ

Кластерный анализ — это метод, используемый для группировки схожих точек данных на основе их характеристик. Этот метод полезен для выявления закономерностей и взаимосвязей в наборе данных. Кластерный анализ может быть выполнен с использованием различных алгоритмов, таких как K-средних, иерархический анализ и DBSCAN.

Для проведения кластерного анализа необходимо сначала выбрать переменные, которые вы хотите сгруппировать. Затем нужно выбрать подходящий алгоритм и задать параметры. Наконец, необходимо интерпретировать результаты и сделать выводы.

Обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий — это метод, используемый для выявления точек данных, которые существенно отличаются от остальных данных. Этот метод полезен для обнаружения ошибок, мошенничества и других необычных событий в наборе данных. Обнаружение аномалий может выполняться с использованием различных алгоритмов, таких как Isolation Forest, Local Outlier Factor и One-Class SVM.

Для проведения обнаружения аномалий необходимо сначала выбрать переменные, которые вы хотите проанализировать. Затем нужно выбрать подходящий алгоритм и установить параметры. Наконец, необходимо интерпретировать результаты и исследовать аномалии.

Вкратце, кластерный анализ и обнаружение аномалий — это два передовых метода разведочного анализа данных, которые помогут вам извлечь ценную информацию из ваших данных. Используя эти методы, вы можете выявлять закономерности, взаимосвязи, ошибки и другие необычные события в вашем наборе данных.

Примеры из практики и примеры применения

Исследовательский анализ данных (EDA) — это мощный инструмент, который может применяться в различных областях для получения ценных аналитических выводов и принятия обоснованных решений. В этом разделе мы рассмотрим, как EDA используется в бизнес-аналитике и научных исследованиях.

EDA в бизнес-аналитике

EDA (анализ разведывательных данных) — это важнейший компонент бизнес-аналитики (BI), который помогает организациям получить конкурентное преимущество, выявляя скрытые закономерности и тенденции в своих данных. Анализируя данные из различных источников, команды BI могут определять возможности для роста, оптимизировать операции и улучшать качество обслуживания клиентов.

Например, разведочный анализ данных (EDA) может использоваться для анализа данных о поведении клиентов с целью выявления закономерностей в их предпочтениях, таких как наиболее популярные товары или услуги и предпочтительные каналы связи. Эта информация затем может быть использована для улучшения маркетинговых кампаний, разработки продуктов и поддержки клиентов.

EDA в научных исследованиях

Разведка внешнего источника (EDA) также широко используется в научных исследованиях для анализа сложных наборов данных и выявления закономерностей и взаимосвязей между переменными. Используя методы EDA, исследователи могут получить представление о лежащих в основе механизмах природных явлений, выявить потенциальные риски и разработать новые гипотезы.

Например, анализ разведывательных данных может быть использован для изучения данных медицинских исследований с целью выявления потенциальных факторов риска заболеваний, таких как генетическая предрасположенность или факторы образа жизни. Выявив эти факторы риска, исследователи могут разработать новые стратегии профилактики и лечения.

В целом, разведочный анализ данных (EDA) — это универсальный и мощный инструмент, который может применяться в самых разных областях для получения ценных аналитических данных и принятия обоснованных решений. Независимо от того, работаете ли вы в сфере бизнес-аналитики или научных исследований, EDA поможет вам глубже понять ваши данные и принимать взвешенные решения на основе полученных результатов.

Передовые методы и типичные ошибки

Обеспечение воспроизводимости

Обеспечение воспроизводимости — важнейший аспект разведочного анализа данных (EDA). Всегда документируйте свой код и этапы анализа, чтобы другим было проще воспроизвести вашу работу. Это может включать документирование источников данных, этапов очистки и предварительной обработки, преобразований переменных, а также любых используемых статистических тестов или моделей. Для этого можно использовать комментарии, ячейки Markdown или отдельные файлы документации.

Еще один способ обеспечить воспроизводимость — использовать системы контроля версий, такие как Git. Это позволяет отслеживать изменения в коде и анализе с течением времени, сотрудничать с другими и при необходимости возвращаться к предыдущим версиям.

Как избежать распространенных ошибок

При проведении разведочного анализа данных (EDA) следует избегать нескольких распространенных ошибок. Одна из самых распространенных ошибок — это отсутствие проверки на наличие пропущенных или некорректных данных. Это может привести к предвзятым или неверным результатам, а также повлиять на эффективность статистических тестов или моделей. Всегда проверяйте наличие пропущенных или некорректных данных и выбирайте соответствующую стратегию для их обработки.

Ещё одна распространённая ошибка — недостаточное изучение данных. Важно использовать различные методы визуализации и статистические методы, чтобы тщательно проанализировать данные и выявить любые закономерности или аномалии. Не следует полагаться на один метод или сводную статистику для понимания данных.

Наконец, следует учитывать потенциальные искажения в данных или анализе. К ним относятся ошибки выборки, ошибки измерения или влияние искажающих переменных. Всегда будьте откровенны в отношении любых потенциальных искажений и их влияния на анализ.

Следуя этим рекомендациям и избегая распространенных ошибок, вы можете обеспечить точность, воспроизводимость и информативность вашего разведочного анализа данных.

Часто задаваемые вопросы

Каковы основные цели проведения разведочного анализа данных?

Исследовательский анализ данных (EDA) — это ключевой этап в процессе анализа данных, служащий компасом, который направляет вас в обширной вселенной данных. Основные цели проведения EDA — получить первоначальное представление о данных, выявить закономерности и тенденции, обнаружить аномалии и выбросы, а также проверить наличие пропущенных или ошибочных данных. EDA помогает выбрать подходящие статистические методы и модели для дальнейшего анализа.

Какие статистические методы обычно используются в разведочном анализе данных для обобщения характеристик данных?

Разведка данных включает в себя использование различных статистических методов для обобщения характеристик данных, таких как меры центральной тенденции (среднее, медиана, мода), меры дисперсии (дисперсия, стандартное отклонение, размах), корреляционный анализ, регрессионный анализ, проверка гипотез и статистическое моделирование. Эти методы помогают выявить скрытые закономерности и взаимосвязи в данных, а также обнаружить любые выбросы или аномалии.

Каким образом разведочный анализ данных (EDA) способствует выявлению закономерностей и аномалий в наборе данных?

Разведка внешнего анализа данных (EDA) облегчает выявление закономерностей и аномалий в наборе данных с помощью методов визуализации данных, таких как диаграммы рассеяния, гистограммы, ящичные диаграммы и тепловые карты. Эти методы позволяют аналитикам выявлять тенденции, кластеры и выбросы в данных, а также исследовать взаимосвязи между различными переменными. EDA также включает использование описательной статистики для обобщения данных и выявления любых необычных или неожиданных значений.

Какова роль визуализации данных в разведочном анализе данных?

Визуализация данных играет решающую роль в разведочном анализе данных, поскольку позволяет аналитикам быстро и эффективно получать ценную информацию из данных. Методы визуализации данных, такие как диаграммы рассеяния, гистограммы и ящичные диаграммы, помогают выявлять закономерности, тенденции и выбросы в данных, а также исследовать взаимосвязи между различными переменными. Визуализация данных также помогает донести результаты анализа до более широкой аудитории.

Как можно использовать разведочный анализ данных (EDA) для подготовки данных к более сложным статистическим моделям?

Разведка информатики (EDA) может использоваться для подготовки данных к более сложным статистическим моделям путем выявления любых пропущенных или ошибочных данных, проверки на наличие выбросов и аномалий, а также выбора соответствующих статистических методов и моделей для дальнейшего анализа. EDA помогает в выборе наиболее подходящих переменных для моделирования и в выявлении любых взаимодействий или нелинейных связей между переменными. EDA также помогает выявить любые потенциальные факторы, влияющие на результаты, которые необходимо учитывать в процессе моделирования.

В чём заключаются ключевые различия между описательной статистикой и разведочным анализом данных?

Описательная статистика и разведочный анализ данных используются для обобщения и анализа данных, но различаются по своим целям и методам. Описательная статистика используется для описания основных характеристик данных, таких как меры центральной тенденции и дисперсии, в то время как разведочный анализ данных используется для более глубокого понимания данных, выявления закономерностей и тенденций, а также обнаружения аномалий и выбросов. Описательная статистика в большей степени ориентирована на обобщение данных, в то время как разведочный анализ данных в большей степени направлен на изучение данных и выдвижение гипотез для дальнейшего анализа.