인사이트 확보: 자동화된 탐색 데이터 분석을 위한 종합 가이드
탐색적 데이터 분석 (EDA) 은 데이터 내에 숨겨진 통찰력과 패턴을 발견하는 데 도움이 되는 데이터 분석의 필수 도구입니다.이 기사에서는 EDA의 중요성과 조직이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 EDA를 어떻게 사용할 수 있는지 살펴봅니다.또한 EDA를 전문으로 하는 소프트웨어 브랜드와 EDA를 향상하기 위해자동화를 사용할 때의 이점에 대해 설명하겠습니다.
탐색적 데이터 분석이란?
EDA는 그래픽 및 통계 기법을 사용하여 데이터를 탐색하고 이해하는 데 중점을 둔 데이터 분석 접근 방식입니다.주요 목표에는 패턴 발견, 이상 징후 식별, 변수 간 관계 찾기가 포함됩니다.EDA는 종종 고급 통계 방법으로 테스트할 수 있는 가설을 생성하는 데 사용됩니다.
탐색적 데이터 분석 유형
EDA는 일변량, 이변량 및 다변량 분석과 같은 다양한 유형의 분석으로 나눌 수 있습니다.일변량 분석에는 단일 변수 분석이 포함되는 반면, 이변량 분석에는 두 변수 간의 관계 분석이 포함됩니다.다변량 분석에는 여러 변수 간의 관계를 분석하는 작업이 포함됩니다.
탐색적 데이터 분석 자동화
자동화를 사용하여 EDA를 수행하여 데이터를 더 빠르고 효율적으로 분석할 수 있습니다.데이터 세트 내의 패턴 및 관계를 식별하는 데 도움이 되는 다양한 소프트웨어 도구를 사용하여 자동화된 EDA를 수행할 수 있습니다.그러나 자동화를 사용하면 데이터 분석에 대한 통제력 상실과 같은 잠재적인 단점이 발생할 수도 있습니다.
자동화된 탐색 데이터 분석을 위한 GitHub 프로젝트
팬더 에이다
Pandas EDA (opens in a new tab) 는 인기 있는 파이썬 라이브러리 Pandas를 사용한 탐색적 데이터 분석에 대한 자세한 개요를 제공합니다.여기에는 데이터 정리, 데이터 시각화 및 통계 분석을 비롯한 EDA 프로세스의 각 단계에 대한 명확한 설명과 예제가 포함된 Jupyter 노트북이 포함됩니다.
RATH - AutoEDA 솔루션 (opens in a new tab)
RATH (opens in a new tab) 는 Tableau와 같은 데이터 분석 및 시각화 도구에 대한 오픈 소스 대안을 넘어섭니다.패턴, 인사이트, 인과 관계를 발견하여 증강 분석 엔진으로 탐색적 데이터 분석 워크플로를 자동화하고 강력한 자동 생성 다차원 데이터 시각화를 통해 이러한 통찰력을 제공합니다.
핵심 기능은 다음과 같습니다.
|기능|설명|미리보기|
|: ---: |---|: ---: |
| [AutoEDA](/rath/Explore-data/자동화된 데이터-인사이트) |패턴, 인사이트 및 인과 관계를 발견하기 위한 증강 분석 엔진.클릭 한 번으로 데이터 세트를 탐색하고 데이터를 시각화하는 완전 자동화된 방법입니다.|
|
| 데이터 시각화 | 효과 점수를 기반으로 다차원 데이터 시각화를 생성하십시오.|
|
| 데이터 랭글러 |데이터 및 데이터 변환의 요약을 생성하기 위한 자동화된 데이터 랭글러.|
|
| 데이터 탐색 부파일럿 |자동화된 데이터 탐색과 수동 탐색을 결합합니다.RATH는 데이터 과학 분야의 부조종사로 일하며 관심사를 파악하고 증강 분석 엔진을 사용하여 관련 권장 사항을 생성합니다.|
|
| 데이터 페인터 |추가 분석 기능을 사용하여 데이터에 직접 색상을 지정하여 탐색적 데이터 분석을 위한 직관적이고 강력한 대화형 도구입니다.|
|
|대시보드|멋진 대화형 데이터 대시보드를 구축하세요 (대시보드에 제안을 제공할 수 있는 자동화된 대시보드 디자이너 포함) .|
|
| [인과 분석](/rath/discover-인과 관계/인과 분석) |복잡한 관계 분석을 위한 인과 관계 발견 및 설명 제공.|
|
RATH (opens in a new tab) 는 오픈 소스입니다.RATH GitHub를 방문하여 차세대 [Auto-EDA](/rath/Explore-data/자동화된 데이터-인사이트) 도구를 경험해 보십시오.RATH 온라인 데모를 데이터 분석 플레이그라운드로 활용할 수도 있습니다!
데이터프렙
DataPrep (opens in a new tab) 는 데이터 준비 및 탐색적 데이터 분석을 자동화하여 시간을 절약하고 통찰력의 정확성을 향상시키는 Python 라이브러리입니다.자세히 알아보려면 Github의 DataPrep 리포지토리를 살펴보세요.
스위트비즈
Sweetviz (opens in a new tab) 는 탐색적 데이터 분석의 시각화를 자동화하여 발견한 내용과 통찰력을 다른 사람에게 더 쉽게 전달할 수 있도록 하는 Python 라이브러리입니다.자세한 내용은 GitHub의 Sweetviz 리포지토리를 확인하세요.
결론
EDA는 조직이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터 분석의 중요한 구성 요소입니다.자동화와 Github를 사용하면 더 빠르고 효율적인 분석 및 협업이 가능하여 EDA를 개선할 수 있습니다.EDA를 전문으로 하는 소프트웨어 브랜드는 조직에 효과적인 EDA를 수행하는 데 필요한 도구를 제공할 수 있습니다.전반적으로 EDA는 조직이 데이터에 숨겨진 귀중한 통찰력을 발견하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.
인용
-
Dataquest의 탐색적 데이터 분석: 정의 및 사용 방법” (opens in a new tab).이 문서에서는 EDA에 대한 자세한 개요와 데이터 분석에서의 중요성과 다양한 도구 및 기술을 사용하여 EDA를 수행하는 방법에 대한 실용적인 팁과 예제를 제공합니다.
-
Touring Data Science의 파이썬을 사용한 자동 탐색 데이터 분석” (opens in a new tab).이 문서에서는 EDA에서 자동화를 사용할 때의 이점과 단점을 설명하고 자동화된 EDA에 DataPrep 및 Pandas 라이브러리를 사용하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.
-
SpringerLink의 데이터 과학에서의 탐색적 데이터 분석의 역할” (opens in a new tab).이 학술 논문은 EDA의 역사, 개념, 기술 및 응용을 포함하여 EDA의 이론적 및 실제적 측면을 탐구합니다.또한 빅 데이터 및 기계 학습의 맥락에서 EDA의 과제와 기회에 대해 설명합니다.
-
웨스 맥키니의 팬더와 함께하는 데이터 랭글링” (opens in a new tab).이 책은 Pandas를 데이터 랭글링, 정리 및 분석에 사용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드입니다.여기에는 데이터 로드 및 정리부터 시각화 및 통계 분석에 이르기까지 EDA의 다양한 측면을 다루는 수많은 예제와 연습이 포함되어 있습니다.
-
하버드 비즈니스 리뷰의 데이터 탐색 및 시각화 모범 사례” (opens in a new tab).이 문서에서는 올바른 데이터 소스를 선택하고, 데이터를 시각화하고, 결과를 이해 관계자에게 전달하는 방법을 포함하여 효과적이고 효율적인 EDA를 수행하는 방법에 대한 통찰력과 모범 사례를 제공합니다.또한 자동화 및 협업 도구를 사용하여 EDA를 향상시키는 것의 중요성을 강조합니다.