Ответ
Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это итеративный процесс исследования наборов данных с целью выявления их основных характеристик, поиска паттернов, аномалий и проверки гипотез. EDA проводится перед основным этапом моделирования.
Основные цели и задачи EDA:
- Понимание структуры данных: Определение типов переменных, их распределений и основных статистических показателей (среднее, медиана, стандартное отклонение).
- Выявление аномалий: Поиск выбросов, пропущенных значений и ошибок в данных.
- Поиск взаимосвязей: Анализ корреляций между переменными для выявления зависимостей.
- Формулирование гипотез: На основе полученных инсайтов выдвигаются предположения, которые затем можно проверить с помощью статистических тестов или моделей машинного обучения.
Пример на Python с использованием pandas и seaborn:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Загрузка данных
df = pd.read_csv("titanic.csv")
# 1. Описательная статистика
print(df.describe())
# 2. Проверка пропусков
print(df.isnull().sum())
# 3. Визуализация распределения переменной (возраст)
sns.histplot(df['Age'].dropna(), kde=True)
plt.title('Распределение возраста пассажиров')
plt.show()
# 4. Визуализация корреляционной матрицы
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Корреляционная матрица')
plt.show()EDA позволяет глубже понять данные и принять обоснованные решения о методах их предобработки и выборе подходящей модели.