Podstawowe Koncepcje

1. Wstępna Analiza Danych (EDA)
   • Polega na wizualizacji i podstawowej analizie statystycznej danych, aby zidentyfikować podstawowe cechy i zrozumieć ich strukturę.
   • Techniki: Histogramy, wykresy pudełkowe, wykresy rozrzutu.
2. Czyszczenie Danych
   • Proces usuwania lub korygowania błędów i brakujących wartości w danych.
   • Techniki: Usuwanie duplikatów, imputacja brakujących wartości, normalizacja danych.
3. Redukcja Wymiarowości
   • Proces upraszczania zestawów danych poprzez redukcję liczby zmiennych, zachowując istotne informacje.
   • Techniki: Analiza głównych składowych (PCA), selekcja cech.

Proces Exploracji Danych

1. Zrozumienie Danych
   • Zapoznanie się z danymi, ich źródłem, strukturą i kontekstem.
   • Przykłady: Przegląd metadanych, opis zmiennych, analiza jednostek miar.
2. Wizualizacja Danych
   • Użycie wizualnych narzędzi do przedstawienia danych i odkrycia ukrytych wzorców.
   • Przykłady: Wykresy liniowe, diagramy kołowe, mapy ciepła.
3. Statystyczna Analiza Danych
   • Wykorzystanie narzędzi statystycznych do kwantyfikacji cech danych i identyfikacji istotnych związków.
   • Przykłady: Średnie, mediany, odchylenia standardowe, korelacje.
4. Odkrywanie Wzorców
   • Identyfikacja powtarzających się struktur i anomalii w danych.
   • Przykłady: Wykrywanie klastrów, analiza trendów czasowych, analiza asocjacji.

Narzędzia do Exploracji Danych

1. Python i Biblioteki
   • Popularne biblioteki: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
   • Zastosowanie: Analiza danych, wizualizacja, czyszczenie danych.
2. R
   • Język programowania dedykowany do analizy statystycznej i wizualizacji danych.
   • Zastosowanie: EDA, modelowanie statystyczne, raportowanie.
3. Tableau
   • Narzędzie do wizualizacji danych, które umożliwia interaktywną eksplorację danych.
   • Zastosowanie: Tworzenie interaktywnych dashboardów, analiza wizualna.

Znaczenie Exploracji Danych

1. Lepsze Zrozumienie Danych
   • Pomaga analitykom zrozumieć strukturę, zależności i jakość danych przed przeprowadzeniem głębszej analizy.
   • Przykłady: Identyfikacja brakujących wartości, zrozumienie rozkładów zmiennych.
2. Przygotowanie Danych do Modelowania
   • Umożliwia przygotowanie danych poprzez czyszczenie, transformację i redukcję wymiarowości.
   • Przykłady: Usuwanie anomalii, tworzenie nowych cech, standaryzacja danych.
3. Odkrywanie Wartościowych Wglądów
   • Pomaga odkryć ukryte wzorce, które mogą prowadzić do nowych hipotez i pytań badawczych.
   • Przykłady: Identyfikacja kluczowych zmiennych, wykrywanie trendów.

Teoretyczne Podstawy Exploracji Danych

1. Teoria Analizy Wymiarowej
   • Skupia się na zrozumieniu i wizualizacji danych w przestrzeni wielowymiarowej. Redukcja wymiarowości jest kluczowa w odkrywaniu istotnych zmiennych.
   • Metody: Analiza głównych składowych (PCA), analiza czynnikowa.
2. Statystyka Opisowa
   • Umożliwia podsumowanie i wizualizację głównych cech danych. Jest fundamentem do bardziej zaawansowanej analizy statystycznej.
   • Przykłady: Średnie, mediany, odchylenia standardowe, kwartyle.
3. Teoria Prawdopodobieństwa i Statystyki Inferencyjnej
   • Zajmuje się wnioskowaniem o populacji na podstawie próby danych. Obejmuje techniki estymacji i testowania hipotez.
   • Przykłady: Testy t-studenta, analiza wariancji (ANOVA), regresja liniowa.
4. Uczenie Maszynowe
   • Zastosowanie algorytmów do odkrywania wzorców i tworzenia modeli predykcyjnych. Exploracja danych często stanowi pierwszy krok w procesie tworzenia modeli uczenia maszynowego.
   • Przykłady: Klasteryzacja, klasyfikacja, regresja.

Podsumowanie