Этапы Науки Данных: исследовательский анализ данных

Исследовательский анализ данных (ИАД) — это фундаментальный процесс в науке о данных, который представляет собой изучение полученных данных для обобщения их основных характеристик. Используя как статистические, так и графические методы, ИАД обеспечивает понимание, выходящее за рамки формального моделирования или проверки гипотез. Он позволяет специалистам по данным и аналитикам выявлять закономерности, обнаруживать аномалии, проверять гипотезы и проверять предположения. Понимая базовую структуру данных, ИАД играет решающую роль в руководстве последующими этапами обработки данных и моделирования.

Важность исследовательского анализа данных

Исследовательский анализ данных служит нескольким важным целям в области науки о данных. Во-первых, он способствует глубокому пониманию данных, позволяя аналитикам уловить нюансы набора данных, включая его размер, переменные и присущие им закономерности. Это понимание имеет решающее значение для любых последующих усилий по анализу или моделированию.

Во-вторых, ИАД помогает распознавать закономерности в данных. Выявляя тенденции, соответствия и связи между переменными, аналитики могут получить представление о том, как различные факторы взаимодействуют друг с другом. Это распознавание закономерностей жизненно важно для разработки прогностических моделей и принятия обоснованных решений.

В-третьих, ИАД играет важную роль в обнаружении аномалий. Выявление выбросов или необычных наблюдений, которые могут повлиять на анализ, помогает поддерживать целостность данных. Аномалии могут указывать на ошибки ввода данных, ошибки измерений или уникальные случаи, требующие особого внимания.

В-четвертых,  помогает формулировать гипотезы или вопросы на основе наблюдаемых закономерностей в данных. Разработка этих гипотез направляет следующие шаги анализа и информирует о выборе методов моделирования. Он поощряет критическое мышление и более глубокое исследование данных.

Наконец, ИАД помогает в проверке предположений, необходимых для статистического моделирования. Проверка обоснованности этих предположений гарантирует, что выбранные модели являются подходящими и что результаты будут надежными.

Ключевые компоненты исследовательского анализа данных

1. Визуализация данных

Визуализация данных — это графическое представление данных, которое помогает понять сложные данные, делая их более доступными, понятными и удобными для использования. С помощью визуальных элементов, таких как диаграммы, графики и карты, инструменты визуализации данных предоставляют доступный способ увидеть и понять тенденции, выбросы и закономерности в данных.

Гистограммы отображают распределение одной числовой переменной, показывая количество точек данных, которые попадают в указанные диапазоны, известные как ячейки. Например, визуализация распределения возрастов клиентов с помощью гистограммы может помочь определить наиболее распространенные возрастные группы в наборе данных.

Диаграммы рассеяния показывают взаимосвязи между двумя числовыми переменными, выявляя корреляции, кластеры или выбросы. Например, построение графика расходов на рекламу против выручки от продаж может проиллюстрировать, есть ли положительная корреляция между этими двумя переменными, указывая на то, что увеличение рекламы может привести к росту продаж.

Диаграммы ящиков суммируют данные по их квартилям, выделяя медиану, разброс и потенциальные выбросы. Примером их использования является сравнение результатов тестов в разных классах для выявления различий в успеваемости, что может быть использовано в образовательных стратегиях.

Тепловые карты представляют значения данных посредством цветового кодирования в матрице, что полезно для отображения корреляций или частот между переменными. Например, визуализация корреляционной матрицы нескольких финансовых показателей с помощью тепловой карты может помочь аналитикам быстро определить сильные взаимосвязи, которые могут повлиять на инвестиционные решения.

Визуализация данных предлагает несколько преимуществ. Она обеспечивает быстрое понимание, поскольку визуальные шаблоны легче интерпретировать, чем необработанные данные. Визуальные эффекты могут выделять аномалии, которые могут быть неочевидны статистически, помогая в обнаружении выбросов. Кроме того, графики и диаграммы эффективно передают результаты заинтересованным сторонам, улучшая коммуникацию и облегчая принятие решений на основе данных.

2. Описательная статистика

Описательная статистика количественно суммирует и описывает основные характеристики набора данных. Она предоставляет простые сводки о выборке и мерах, предлагая способ представления количественных описаний в управляемой форме.

Ключевые меры в описательной статистике включают меры центральной тенденции, дисперсии и формы распределения.

Меры центральной тенденции, такие как среднее значение, медиана и мода, указывают, куда попадают большинство значений в распределении. Среднее значение — это среднее значение, вычисляемое путем суммирования всех точек данных и деления на количество точек. Медиана — это среднее значение, когда данные упорядочены, предоставляя меру, которая не искажается выбросами. Мода — это наиболее часто встречающееся значение в наборе данных. Например, расчет среднего дохода населения помогает понять общий уровень доходов, в то время как медианный доход дает представление о типичном доходе, не затронутом чрезвычайно высокими или низкими значениями.

Меры дисперсии, включая диапазон, дисперсию и стандартное отклонение, описывают разброс данных. Диапазон — это разница между максимальным и минимальным значениями, указывающая на диапазон данных. Дисперсия измеряет, насколько далеко каждое число в наборе находится от среднего значения и, таким образом, от любого другого числа в наборе. Среднеквадратическое отклонение, квадратный корень дисперсии, показывает, насколько данные в среднем отличаются от среднего значения. Например, оценка среднеквадратического отклонения веса продукта в производстве помогает обеспечить контроль качества, выявляя несоответствия.

Форма распределения включает в себя асимметрию и эксцесс. Асимметрия измеряет асимметрию распределения, указывая, смещены ли точки данных влево или вправо от среднего значения. Эксцесс измеряет «хвост» распределения, указывая на наличие выбросов или экстремальных значений. Анализ асимметрии сумм покупок клиентов может помочь компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии, понимая поведение покупателей.

Коэффициенты корреляции измеряют силу и направление связи между двумя переменными. Коэффициент корреляции Пирсона измеряет линейную корреляцию, предоставляя значение от -1 до 1. Ранговая корреляция Спирмена оценивает, насколько хорошо связь между двумя переменными может быть описана с помощью монотонной функции. Определение связи между часами обучения и баллами за экзамен с использованием этих коэффициентов может помочь понять, как время обучения влияет на производительность.

Описательная статистика предлагает обобщение путем сжатия больших объемов данных в ключевые показатели, делая сложные данные более понятными. Она облегчает сравнение между различными наборами данных или группами, помогая выявлять различия и сходства. Кроме того, описательная статистика служит основой для моделирования, информируя о выборе статистических моделей и тестов, подходящих для данных.

3. Генерация гипотез

Основываясь на первоначальных наблюдениях из визуализации и описательной статистики, формулируются гипотезы для объяснения закономерностей или взаимосвязей в данных. Этот процесс включает переход от наблюдения к формулировке вопросов и, наконец, к разработке гипотез.

Первый шаг — это наблюдение, где отмечаются существенные закономерности или аномалии в данных. После наблюдения задаются вопросы о том, почему эти закономерности существуют. Это приводит к формулировке гипотез, которые являются проверяемыми утверждениями, которые можно исследовать с помощью дальнейшего анализа.

Например, аналитик может заметить, что пик продаж приходится на определенные месяцы. Это наблюдение приводит к вопросу: почему продажи увеличиваются в эти периоды? Возможная гипотеза может заключаться в том, что сезонные праздники приводят к более высоким потребительским расходам в эти месяцы. Проверка этой гипотезы будет включать анализ данных о продажах в отношении праздничных периодов и, возможно, изучение моделей поведения потребителей.

Генерация гипотез важна, поскольку она направляет анализ, сосредотачиваясь на определенных областях интереса. Она информирует моделирование, помогая выбирать соответствующие статистические тесты или модели машинного обучения, адаптированные для проверки гипотез. Более того, он поощряет критическое мышление, способствуя более глубокому пониманию данных и явлений, которые они представляют.

4. Обнаружение аномалий

Аномалии — это точки данных, которые значительно отклоняются от остального набора данных. Выявление этих аномалий имеет решающее значение для обеспечения качества данных и обнаружения скрытых идей, которые могут быть важны для принятия решений.

Методы обнаружения аномалий включают статистические методы и подходы машинного обучения.

Статистические методы включают такие методы, как метод Z-оценки, который определяет выбросы на основе того, сколько стандартных отклонений наблюдения от среднего значения. Наблюдения с Z-оценкой за пределами определенного порога считаются аномалиями. Метод межквартильного размаха (IQR) использует разброс средних 50% данных для обнаружения выбросов путем определения точек данных, которые попадают ниже первого квартиля или выше третьего квартиля на указанную величину. Например, поиск транзакций, которые находятся более чем на три стандартных отклонения от среднего значения, может помочь выявить потенциальные мошеннические действия.

Подходы к машинному обучению включают такие алгоритмы, как Isolation Forests, которые случайным образом разделяют данные для изоляции аномалий, и алгоритмы кластеризации, которые идентифицируют точки данных, которые не вписываются ни в один кластер. Примером такого подхода является использование кластеризации для обнаружения мошеннических действий в транзакциях по кредитным картам. Транзакции, которые не вписываются ни в один установленный кластер нормального поведения, могут указывать на мошенничество.

Обнаружение аномалий помогает в очистке данных, удаляя или исправляя ошибочные данные, которые могут исказить анализ. Это способствует формированию понимания, поскольку необычные точки данных могут представлять собой важные явления, такие как рыночные сдвиги или возникающие тенденции. Кроме того, это помогает в снижении риска, позволяя на ранней стадии обнаруживать аномалии, что может предотвратить более серьезные проблемы, такие как мошенничество или сбои системы.

Лучшие практики в исследовательском анализе данных

Для проведения эффективного разведочного анализа данных важно следовать определенным лучшим практикам. Понимание контекста данных имеет решающее значение; аналитики должны знать источник данных, как они были собраны, а также любые ограничения или предубеждения, которые могут существовать. Эти знания помогают точно интерпретировать данные и принимать обоснованные решения на основе анализа.

ИАД — это итеративный процесс, а не одноразовая задача. Аналитики должны пересматривать шаги по мере появления новых идей, уточняя свой анализ и исследуя новые углы по мере необходимости. Этот итеративный подход позволяет более глубоко понять данные и может привести к более надежным выводам.

Рекомендуется использовать несколько методов для получения всестороннего представления данных. Объединение различных методов визуализации и статистики может выявить различные аспекты данных, которые могли бы быть упущены при использовании только одного подхода. Этот всесторонний анализ помогает гарантировать, что все соответствующие идеи будут раскрыты.

Документирование результатов имеет важное значение. Ведение подробных записей наблюдений, гипотез и решений, принятых в ходе ИАД, гарантирует прозрачность анализа и возможность его пересмотра или воспроизведения в будущем. Документация также помогает сообщать результаты другим и поддерживает сотрудничество в командах.

Инструменты для исследовательского анализа данных

Для упрощения исследовательского анализа данных доступны различные инструменты и языки программирования.

Языки программирования, такие как Python и R, широко используются благодаря своим мощным библиотекам и пакетам. В Python библиотеки, такие как Pandas, предоставляют структуры данных и функции для управления числовыми таблицами и временными рядами. Matplotlib и Seaborn используются для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций. Plotly предлагает библиотеки интерактивных графиков для создания веб-визуализаций. R предлагает пакеты, такие как ggplot2, для создания сложных и многослойных графиков, dplyr для обработки данных и Shiny для создания интерактивных веб-приложений.

Статистическое программное обеспечение, такое как SPSS, SAS и STATA, также широко используется для ИАД. Эти инструменты предоставляют удобные интерфейсы и надежные возможности статистического анализа, что делает их подходящими для аналитиков, которые предпочитают не писать код или которым необходимо выполнять сложный статистический анализ.

Инструменты бизнес-аналитики, такие как Tableau, Power BI и QlikView, позволяют пользователям создавать интерактивные и общие панели мониторинга. Эти инструменты особенно полезны для представления результатов заинтересованным сторонам и содействия принятию решений на основе данных в организациях. Они позволяют проводить анализ данных в реальном времени и могут эффективно обрабатывать большие наборы данных.

Исследовательский анализ данных — это важный шаг в рабочем процессе науки о данных, который улучшает понимание и информирует о принятии решений. Используя такие методы, как визуализация данных, описательная статистика, генерация гипотез и обнаружение аномалий, ИАД обеспечивает прочную основу для дальнейшего анализа и моделирования. Он позволяет аналитикам принимать решения на основе данных, раскрывать скрытые идеи и в конечном итоге способствовать достижению организационных целей.

ИАД не только помогает в очистке и подготовке данных, но и в раскрытии истории, стоящей за данными. Это важная практика для всех, кто работает с данными, от ученых и аналитиков данных до бизнес-профессионалов, принимающих стратегические решения. Тщательно изучая данные, организации могут получить конкурентное преимущество за счет более глубоких идей и более точных прогнозов.