Der Leitfaden des faulen Datenwissenschaftlers zur Erkundungsdatenanalyse

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# Einführung

Die Explorationsdatenanalyse (EDA) ist eine Schlüsselphase eines Datenprojekts. Es sorgt für die Datenqualität, generiert Erkenntnisse und bietet die Möglichkeit, vor Beginn der Modellierung Fehler in den Daten zu entdecken. Aber lassen Sie uns actual sein: Manuell EDA ist oft langsam, sich wiederholt und fehleranfällig. Das Schreiben der gleichen Diagramme, Überprüfungen oder Zusammenfassungsfunktionen kann wiederholt Zeit und Aufmerksamkeit für Lecks wie ein Colander verursachen.

Glücklicherweise die aktuelle Suite automatisierter EDA -Instruments in der Python Das Ökosystem ermöglicht Abkürzungen für einen Großteil der Arbeit. Mit einem effizienten Ansatz können Sie 80% der Erkenntnisse mit nur 20% der Arbeit erhalten, sodass die verbleibende Zeit und Energie auf die nächsten Schritte zur Erkenntnis und Entscheidungen zu sichern.

# Was ist explorative Datenanalyse EDA?

Im Kern ist EDA der Prozess des Zusammenfassen und Verständnisses der Hauptmerkmale eines Datensatzes. Typische Aufgaben umfassen:

• Überprüfen Sie fehlende Werte und Duplikate
• Visualisierung von Verteilungen von Schlüsselvariablen
• Erforschung von Korrelationen zwischen Merkmalen
• Bewertung der Datenqualität und -konsistenz

Das Überspringen von EDA kann zu schlechten Modellen, irreführenden Ergebnissen und falschen Geschäftsentscheidungen führen. Ohne sie riskieren Sie, Modelle für unvollständige oder voreingenommene Daten zu bauen.

Nachdem wir jetzt wissen, dass es obligatorisch ist, wie können wir es zu einer einfacheren Aufgabe machen?

# Der „faule“ Ansatz zur Automatisierung von EDA

Ein „fauler“ Datenwissenschaftler zu sein, bedeutet nicht, nachlässig zu sein. Es bedeutet effizient zu sein. Anstatt das Rad jedes Mal neu zu erfinden, können Sie sich auf die Automatisierung verlassen, um sich wiederholte Überprüfungen und Visualisierungen zu befassen.

Dieser Ansatz:

• Spart Zeit, indem er den Code des Boilerplate vermeidet
• Bietet schnelle Siege, indem vollständige Datensatzübersichten in Minuten generiert werden
• Konzentrieren Sie sich auf die Interpretation von Ergebnissen anstatt sie zu generieren

Wie erreichen Sie das? Durch die Verwendung von Python -Bibliotheken und -Instruments, die bereits einen Großteil des traditionellen (und oft mühsamen) EDA -Prozesss automatisieren. Einige der nützlichsten Optionen sind:

// Pandas-Profilierung (jetzt Ydata-Profiling)

Ydata-Profilierung Generiert einen vollständigen EDA -Bericht mit einer Codezeile, die Verteilungen, Korrelationen und fehlende Werte abdeckt. Es kennzeichnet automatisch Probleme wie verzerrte Variablen oder doppelte Spalten.

Anwendungsfall: Schnelle, automatisierte Übersicht über einen neuen Datensatz.

// Süßwurzel

Süßwurzel Erstellt visuell reichhaltige Berichte mit einem Fokus auf Datensatzvergleiche (z. B. Zug vs. Take a look at) und hebt Verteilungsunterschiede über Gruppen oder Splits hinweg hervor.

Anwendungsfall: Validierung der Konsistenz zwischen verschiedenen Datensatzspalten.

// Autoviz

Autoviz Automatisiert die Visualisierung durch Erzeugung von Diagrammen (Histogramme, Streudiagramme, Boxplots, Wärmemaps) direkt aus Rohdaten. Es hilft, Developments, Ausreißer und Korrelationen ohne manuelle Skripte aufzudecken.

Anwendungsfall: Schnelle Mustererkennung und Datenerforschung.

// D-Story und Lux

Werkzeuge wie D-STALE Und Lux Pandas drehen DataFrames in interaktive Dashboards zur Erkundung. Sie bieten GUI-ähnliche Schnittstellen (D-Story in einem Browser, Lux in Notebooks) mit vorgeschlagenen Visualisierungen.

Anwendungsfall: Leichte, GUI-ähnliche Exploration für Analysten.

# Wenn Sie noch Handbuch benötigen, EDA

Automatisierte Berichte sind leistungsstark, aber keine Silberkugel. Manchmal müssen Sie noch Ihre eigene EDA ausführen, um sicherzustellen, dass alles wie geplant läuft. Handbuch EDA ist unerlässlich für:

• Characteristic Engineering: Domänenspezifische Transformationen basteln
• Domänenkontext: Verständnis, warum bestimmte Werte erscheinen
• Hypothesentest: Validierung von Annahmen mit gezielten statistischen Methoden

Denken Sie daran: „faul zu sein“ bedeutet, effizient und nicht nachlässig zu sein. Die Automatisierung sollte Ihr Ausgangspunkt sein, nicht Ihre Ziellinie.

# Beispiel Python Workflow

Um alles zusammenzubringen, wie ein „fauler“ EDA -Workflow in der Praxis aussehen könnte. Ziel ist es, die Automatisierung mit gerade ausreichenden manuellen Schecks zu kombinieren, um alle Basen abzudecken:

import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport
import sweetviz as sv

# Load dataset
df = pd.read_csv("knowledge.csv")

# Fast automated report
profile = ProfileReport(df, title="EDA Report")
profile.to_file("report.html")

# Sweetviz comparability instance
report = sv.analyze((df, "Dataset"))
report.show_html("sweetviz_report.html")

# Proceed with guide refinement if wanted
print(df.isnull().sum())
print(df.describe())

Wie dieser Workflow funktioniert:

1. Datenbelastung: Lesen Sie Ihren Datensatz in a Pandas DataFrame
2. Automatisierte Profilerstellung: Laufen ydata-profiling Um sofort einen HTML -Bericht mit Verteilungen, Korrelationen und fehlenden Wertprüfungen zu erhalten
3. Visueller Vergleich: Verwenden Sweetviz Um einen interaktiven Bericht zu generieren, nützlich, wenn Sie Zug-/Take a look at -Splits oder verschiedene Versionen des Datensatzes vergleichen möchten
4. Manuelle Verfeinerung: Komplementautomatisierung mit wenigen Handbuch -EDA -Zeilen (Überprüfung von Nullwerten, Zusammenfassungsstatistiken oder spezifischen Anomalien, die für Ihre Domäne related sind)

# Finest Practices für „faul“ eda

Um das Beste aus Ihrem „faulen“ Ansatz zu machen, denken Sie an diese Praktiken:

• Automatisieren Sie zuerst, dann verfeinern. Beginnen Sie mit automatisierten Berichten, um die Grundlagen schnell abzudecken, aber hören Sie hier nicht auf. Ziel ist es, zu untersuchen, insbesondere wenn Sie Bereiche finden, die eine tiefere Analyse rechtfertigen.
• Validieren mit Domänenwissen. Überprüfen Sie immer automatisierte Berichte im Kontext des Geschäftsproblems. Konsultieren Sie Experten, um die Ergebnisse zu validieren und sicherzustellen, dass die Interpretationen korrekt sind.
• Verwenden Sie eine Mischung aus Werkzeugen. Keine einzige Bibliothek löst jedes Drawback. Kombinieren Sie verschiedene Instruments für die Visualisierung und interaktive Erkundung, um die vollständige Abdeckung zu gewährleisten.
• Dokumentieren und teilen. Retailer generierte Berichte und teilen sie mit Teamkollegen, um Transparenz, Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit zu unterstützen.

# Einpacken

Die explorative Datenanalyse ist zu wichtig, um es zu ignorieren, aber es muss kein Zeitsauger sein. Mit modernen Python -Werkzeugen können Sie einen Großteil des schweren Hebens automatisieren und Geschwindigkeit und Skalierbarkeit liefern, ohne Einsicht zu beeinträchtigen.

Denken Sie daran, „faul“ bedeutet effizient und nicht nachlässig. Beginnen Sie mit automatisierten Instruments, verfeinern Sie die manuelle Analyse und Sie verbringen weniger Zeit damit, den Code des Boilerplate zu schreiben und mehr Zeit zu finden, den Wert in Ihren Daten zu finden!

Josep Ferrer ist ein Analyseingenieur aus Barcelona. Er absolvierte das Physik -Engineering und arbeitet derzeit im Bereich Information Science, der für die menschliche Mobilität angewendet wurde. Er ist ein Teilzeit-Inhaltsersteller, der sich auf Datenwissenschaft und -technologie konzentriert. Josep schreibt über alle Dinge KI und deckt die Anwendung der laufenden Explosion vor Ort ab.