インサイトのロック解除: 自動化された探索的データ分析の総合ガイド
探索的データ分析 (EDA) は、データ分析に不可欠なツールであり、データ内に隠されている洞察とパターンを明らかにするのに役立ちます。 この記事では、EDA の重要性と、組織が十分な情報に基づいた意思決定を行うために EDA を使用する方法について説明します。 さらに、EDA を専門とするソフトウェア ブランドと、自動化 を使用して EDA を強化する利点についても説明します。
探索的データ分析とは?
EDA は、データを探索して理解するためのグラフィカルおよび統計手法の使用を強調する、データを分析するためのアプローチです。 その主な目標には、パターンの発見、異常の特定、変数間の関係の発見が含まれます。 EDA は、より高度な統計手法でテストできる仮説を生成するためによく使用されます。
探索的データ分析の種類
EDA は、単変量解析、二変量解析、多変量解析など、さまざまな種類の解析に分類できます。 1 変量分析には 1 つの変数の分析が含まれますが、2 変量分析には 2 つの変数間の関係の分析が含まれます。 多変量解析では、複数の変数間の関係を分析します。
探索的データ分析の自動化
自動化を使用して EDA を実行できるため、データをより迅速かつ効率的に分析できます。 自動化された EDA は、データ セット内のパターンと関係の識別に役立つさまざまなソフトウェア ツールを使用して実行できます。 ただし、自動化を使用すると、データ分析を制御できなくなるなど、潜在的な欠点が生じる可能性もあります。
自動化された探索的データ分析のための GitHub プロジェクト
パンダ EDA
Pandas EDA (opens in a new tab) は、人気のある Python ライブラリ Pandas を使用した探索的データ分析の詳細な概要を提供します。 これには、データ クリーニング、データの視覚化、統計分析など、EDA プロセスの各ステップの明確な説明と例を含む Jupyter ノートブックが含まれています。
RATH - AutoEDA ソリューション (opens in a new tab)
RATH (opens in a new tab) は、Tableau などのデータ分析および視覚化ツールに代わるオープンソースのツールではありません。 パターン、洞察、因果関係を発見することにより、拡張分析エンジンを使用して探索的データ分析ワークフローを自動化し、自動生成された強力な多次元データ視覚化でそれらの洞察を提示します。
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主な機能は次のとおりです。
| 機能 | 説明 | プレビュー |
|---|---|---|
| AutoEda | パターン、洞察、因果関係を発見するための拡張分析エンジン。 ワンクリックでデータ セットを探索し、データを視覚化する完全自動化された方法。 |  |
| データの可視化 | 有効性スコアに基づいて多次元データの視覚化を作成します。 |  |
| Data Wrangler | データとデータ変換の概要を生成するための自動化されたデータ ラングラー。 |  |
| データ探索コパイロット | 自動データ探索と手動探索を組み合わせます。 RATH はデータ サイエンスの副操縦士として働き、あなたの興味を学習し、拡張分析エンジンを使用して関連する推奨事項を生成します。 |  |
| Data Painter | さらなる分析機能を使用して、データを直接色付けすることで探索的データ分析を行うためのインタラクティブで直感的かつ強力なツールです。 |  |
| ダッシュボード | 美しいインタラクティブなデータ ダッシュボードを構築します (ダッシュボードに提案を提供できる自動ダッシュボード デザイナーを含む)。  | |
| 因果分析 | 複雑な関係分析の因果関係の発見と説明を提供します。 |  |
RATH (opens in a new tab) はオープンソースです。 RATH GitHub にアクセスして、次世代の Auto-EDA ツールを体験してください。 また、データ分析のプレイグラウンドとして RATH オンライン デモをチェックすることもできます。
DataPrep
DataPrep (opens in a new tab) は、データの準備と探索的データ分析を自動化して時間を節約し、洞察の精度を向上させる Python ライブラリです。 詳細については、Github の DataPrep リポジトリを参照してください。
SweetViz
Sweetviz (opens in a new tab) は、探索的データ分析の視覚化を自動化する Python ライブラリであり、調査結果や洞察を他のユーザーに簡単に伝えることができます。 詳細については、GitHub の Sweetviz リポジトリをご覧ください。
結論
EDA は、組織が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つデータ分析の重要なコンポーネントです。 自動化と Github を使用すると、より高速で効率的な分析とコラボレーションが可能になり、EDA を強化できます。 EDA に特化したソフトウェア ブランドは、効果的な EDA を実施するために必要なツールを組織に提供できます。 全体として、EDA は、組織がデータ内に隠された貴重な洞察を明らかにするのに役立つ強力なツールです。
引用
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「探索的データ分析: その内容と使用方法」Dataquest による (opens in a new tab)。 この記事では、EDA の詳細な概要とデータ分析におけるその重要性、およびさまざまなツールと手法を使用して EDA を実行する方法に関する実用的なヒントと例を提供します。
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Towards Data Science による「Python による自動探索的データ分析」 (opens in a new tab). この記事では、EDA で自動化を使用することの利点と欠点について説明し、自動化された EDA に DataPrep および Pandas ライブラリを使用する方法についてステップバイステップのガイドを提供します。
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SpringerLink による「データ サイエンスにおける探索的データ分析の役割」 (opens in a new tab). この学術論文では、EDA の歴史、概念、技術、アプリケーションなど、EDA の理論的および実践的な側面について詳しく説明します。 また、ビッグデータと機械学習のコンテキストにおける EDA の課題と機会についても説明します。
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Wes McKinney による「パンダとのデータ ラングリング」 (opens in a new tab)。 この本は、データのラングリング、クリーニング、および分析に Pandas を使用するための包括的なガイドです。 データの読み込みやクリーニングから視覚化や統計分析まで、EDA のさまざまな側面をカバーする多数の例と演習が含まれています。
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ハーバード ビジネス レビューによる「データ探索と視覚化のベスト プラクティス」 (opens in a new tab). この記事では、適切なデータ ソースを選択する方法、データを視覚化する方法、関係者に調査結果を伝える方法など、効果的かつ効率的な EDA を実行する方法に関する洞察とベスト プラクティスを提供します。 また、自動化ツールとコラボレーション ツールを使用して EDA を強化することの重要性も強調しています。