تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) چیست؟

با تحلیل اکتشافی داده (EDA) دوست شو: یک راهنمای ساده و کاربردی

سلام دوستان! امروز میخوایم در مورد یک موضوع خیلی مهم و کاربردی در دنیای داده‌ها صحبت کنیم: تحلیل اکتشافی داده یا همون EDA. شاید اسمش یکم ترسناک باشه، ولی خیالتون راحت، قراره خیلی ساده و خودمونی با هم یاد بگیریمش.

تحلیل اکتشافی داده، در واقع مثل یک کارآگاهه. کارش اینه که بره توی داده‌ها بگرده، سرنخ پیدا کنه و یه داستان ازشون بیرون بکشه. این کار به ما کمک میکنه قبل از اینکه بخوایم مدل‌های پیچیده بسازیم، یه شناخت کلی از داده‌هامون پیدا کنیم.

چرا EDA مهمه؟

فرض کنید میخواید یک کیک بپزید. قبلش باید مواد اولیه رو بررسی کنید. ببینید تخم‌مرغ‌ها سالم هستن؟ آرد تاریخ گذشته نیست؟ شکر به اندازه کافی دارید؟ EDA هم دقیقا همینه! قبل از اینکه بخواید داده‌هاتون رو به یه الگوریتم بدید، باید مطمئن بشید که:

• داده‌ها درست هستن
• هیچ چیزی از قلم نیفتاده
• یه سری الگوهای جالب وجود داره

با EDA، می‌تونید از اشتباهات بزرگ جلوگیری کنید، ایده‌های جدید پیدا کنید و در نهایت، تصمیمات بهتری بگیرید. در واقع EDA کمک می کنه تا از دیتاتون، یه بصیرت (insight) درست بدست بیارید.

چطوری EDA انجام بدیم؟

EDA یه فرمول ثابت نداره، ولی یه سری ابزارها و تکنیک‌های رایج داره که می‌تونید ازشون استفاده کنید:

1. آمار توصیفی (Descriptive Statistics): میانگین، میانه، انحراف معیار و چیزهایی از این قبیل رو حساب کنید. این کار بهتون یه دید کلی از توزیع داده‌هاتون میده.
2. تصویرسازی داده (Data Visualization): نمودار و گراف بکشید! بهترین راه برای فهمیدن الگوها و روابط پنهان در داده‌ها، دیدن اون‌هاست. مثلاً میتونید از هیستوگرام، نمودار پراکندگی (scatter plot) و یا نمودار جعبه‌ای (box plot) استفاده کنید.
3. تمیز کردن داده (Data Cleaning): داده‌های ناقص یا اشتباه رو پیدا کنید و درستشون کنید. مثلاً ممکنه یه سری داده‌ها اصلاً وارد نشده باشن (null values) یا یه سری داده‌ها اشتباه ثبت شده باشن (outliers).

یه مثال کوچولو

فرض کنید یه فایل اکسل دارید که اطلاعات فروش یه فروشگاه رو نگه میداره. ستون‌هاش شامل تاریخ، اسم محصول، تعداد فروش و قیمت واحد هستن. با EDA میتونید:

اقدام	هدف	ابزار
محاسبه میانگین فروش هر محصول	پیدا کردن پرفروش‌ترین محصول	آمار توصیفی
رسم نمودار پراکندگی قیمت و تعداد فروش	دیدن رابطه بین قیمت و فروش	نمودار پراکندگی
پیدا کردن روزهایی که فروش خیلی کم یا خیلی زیاد بوده	شناسایی عوامل موثر بر فروش	تحلیل زمانی

این فقط یه مثال کوچیک بود، ولی نشون میده که EDA چقدر میتونه مفید باشه.

ابزارهای EDA

برای EDA میتونید از نرم‌افزارهای مختلفی استفاده کنید. بعضی از محبوب‌ترین‌هاشون اینا هستن:

• پایتون (Python): با کتابخونه‌های قدرتمندی مثل pandas و matplotlib و seaborn.
• آر (R): یه زبون برنامه‌نویسی دیگه که برای تحلیل آماری خیلی خوبه.
• اکسل (Excel): برای تحلیل‌های ساده و سریع.
• Tableau & Power BI: ابزارهای قوی برای مصورسازی داده‌ها و ساخت داشبورد.

انتخاب ابزار بستگی به سطح دانش شما و پیچیدگی پروژه داره. برای شروع، پایتون و pandas یه انتخاب عالی هستن.

چند تا نکته مهم

• همیشه با یه سوال شروع کنید. چه چیزی میخواید از داده‌هاتون یاد بگیرید؟
• از تصویرسازی داده نترسید! نمودارها میتونن خیلی چیزها رو بهتون نشون بدن.
• به دنبال الگوهای غیرمنتظره باشید. گاهی اوقات جالب‌ترین یافته‌ها، چیزهایی هستن که انتظارشون رو ندارید.
• فکر کنین این فقط یه پیش نویصه.

خلاصه

تحلیل اکتشافی داده (EDA) یه فرآیند مهم و ضروری برای فهمیدن داده‌هاست. با استفاده از EDA میتونید داده‌هاتون رو بهتر بشناسید، الگوهای پنهان رو کشف کنید و در نهایت تصمیمات بهتری بگیرید. پس همین الان شروع کنید و با داده‌هاتون دوست بشید!

امیدوارم این مطلب براتون مفید بوده باشه. موفق باشید!

کلمات کلیدی:

تحلیل اکتشافی داده, EDA, داده, مصورسازی داده, آمار توصیفی, تمیز کردن داده, پایتون, pandas, R, اکسل, Tableau, Power BI, بصیرت.

EDA دقیقاً چی هست؟

EDA یه فرآینده که به شما کمک می کنه تا یه درک ابتدایی از داده هاتون بدست بیارید. مثل اینه که قبل از اینکه یه پازل رو حل کنید، همه قطعات رو یه نگاه بندازید.

چه زمانی باید EDA انجام بدیم؟

همیشه! قبل از هرگونه تحلیل آماری یا ساخت مدل ماشین لرنینگ. در واقع، EDA اولین قدم در هر پروژه مبتنی بر داده است.

آیا EDA برای همه لازمه؟

اگه با داده‌ها سروکار دارید، بله! چه یه تحلیلگر داده باشید، چه یه محقق و چه یه مدیر، EDA میتونه بهتون کمک کنه تا تصمیمات بهتری بگیرید.

آیا ابزار خاصی برای انجام EDA لازمه؟

نه لزوماً. میتونید از اکسل برای کارهای ساده استفاده کنید. اما برای تحلیل های پیشرفته تر، پایتون و R گزینه های بهتری هستن.

آیا EDA همیشه نتیجه میده؟

نه همیشه. اما حتی اگه نتیجه خاصی هم نگیرید، باز هم شناخت بهتری از داده هاتون پیدا می کنید که این خودش یه دستاورد بزرگه!

مخفف Exploratory Data Analysis چیست؟

مخفف Exploratory Data Analysis کلمه EDA می باشد.

EDA مخفف چیست؟

EDA مخفف Exploratory Data Analysis می باشد.

کلمه EDA مخفف چیست؟

وقتی به EDA به عنوان مخفف Exploratory Data Analysis اشاره می کنیم، منظور این است که EDA با گرفتن حروف اولیه هر کلمه مهم در Exploratory Data Analysis تشکیل می شود. این فرآیند عبارت اصلی را به شکلی کوتاه تر و قابل مدیریت تر فشرده می کند و در عین حال معنای اصلی خود را حفظ می کند. بر اساس این تعریف، EDA مخفف Exploratory Data Analysis است.