Keşifsel Veri Analizi
(Exploratory Data Analysis – EDA)
Keşifsel Veri Analizi (Exploratory Data Analysis – EDA), veri bilimi ve istatistikte, veri setlerini özetleme ve görselleştirme tekniklerini kullanarak önemli özellikleri, desenleri, ilişkileri, anomali ve düzensizlikleri keşfetmek için yapılan bir analiz sürecidir. EDA’nın temel amacı, veri seti hakkında ön bilgi edinmek ve daha detaylı analizler veya modelleme çalışmaları için bir yön belirlemektir.
EDA’nın Aşamaları
EDA süreci genellikle aşağıdaki aşamaları içerir:
- Veri Temizleme: Veri setindeki eksik, hatalı veya tutarsız verilerin düzeltilmesi veya kaldırılması.
- Tek Değişkenli Analiz: Her bir değişkenin tek başına incelenmesi; dağılımların, ortalamaların, medyanların vb. analizi.
- Çok Değişkenli Analiz: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkilerin incelenmesi; korelasyon, kovaryans analizleri gibi.
- Görselleştirme: Veri setinin grafikler, haritalar, histogramlar, kutu grafikleri vb. kullanılarak görselleştirilmesi.
- Özet İstatistikler: Veri setinin temel istatistiklerinin (ortalama, medyan, mod, standart sapma vb.) hesaplanması.
EDA’nın Önemi
EDA, bir veri bilimci için kritik öneme sahiptir çünkü:
- Veri Hakkında Ön Bilgi Sağlar: Veri setinin yapısı, boyutu ve türü hakkında bilgi edinilmesine olanak tanır.
- Anomalileri ve Düzensizlikleri Tespit Eder: Eksik veriler, dış değerler gibi potansiyel problemleri ortaya çıkarır.
- Veri Temizliği İçin Yön Verir: EDA sırasında tespit edilen sorunlar, veri temizliği ve ön işleme aşamalarında ele alınır.
- Modelleme İçin İpucu Verir: Veriler arasındaki ilişkiler ve desenler, hangi tür modelleme tekniklerinin kullanılabileceği konusunda ipuçları verir.
- Karmaşık Verileri Basitleştirir: Görselleştirme teknikleri, karmaşık veri setlerinin daha anlaşılır hale getirilmesine yardımcı olur.
EDA Teknikleri
- Görselleştirme Teknikleri: Histogramlar, scatter plotlar, kutu grafikleri ve ısı haritaları gibi.
- İstatistiksel Testler: Korelasyon testleri, hipotez testleri gibi.
- Özet ve Betimleyici İstatistikler: Ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma gibi temel istatistikler.
EDA, veri bilimi projelerinin başlangıcında gerçekleştirilen kritik bir adımdır ve daha ileri analizler için sağlam bir temel oluşturur. Veri setinin kapsamlı bir şekilde incelenmesi, sonraki aşamalarda karşılaşılabilecek problemleri minimize eder ve analizin genel kalitesini artırır.
#ExploratoryDataAnalysis #datascience
