Термин «процесс EDA» означает процесс исследовательского анализа данных. Это относится к начальному этапу анализа данных, основной целью которого является понимание и обобщение основных характеристик набора данных. EDA помогает получить ценную информацию, выявить закономерности и связи внутри данных.

Вот несколько методов, обычно используемых в процессе EDA, а также примеры кода на Python:

1. Сводная статистика:

   • Описание: вычисление основных статистических показателей, таких как среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение и т. д.

   • Пример кода:

     import pandas as pd
     
     # Assuming 'data' is your dataset
     summary_stats = data.describe()
     print(summary_stats)

2. Визуализация данных:

   • Описание: построение различных типов диаграмм и графиков для визуализации данных.

   • Пример кода:

     import matplotlib.pyplot as plt
     
     # Assuming 'data' is your dataset
     plt.hist(data['column_name'])
     plt.xlabel('Values')
     plt.ylabel('Frequency')
     plt.title('Histogram of Column')
     plt.show()

3. Отсутствует анализ данных:

   • Описание: выявление и обработка недостающих точек данных в наборе данных.

   • Пример кода:

     import pandas as pd
     
     # Assuming 'data' is your dataset
     missing_data = data.isnull().sum()
     print(missing_data)

4. Обнаружение выбросов:

   • Описание. Выявляйте и обрабатывайте выбросы, представляющие собой экстремальные значения, значительно отличающиеся от других точек данных.

   • Пример кода:

     import seaborn as sns
     
     # Assuming 'data' is your dataset
     sns.boxplot(x=data['column_name'])
     plt.xlabel('Column')
     plt.title('Boxplot of Column')
     plt.show()

5. Корреляционный анализ:

   • Описание: анализируйте силу и направление взаимосвязи между переменными.

   • Пример кода:

     import pandas as pd
     
     # Assuming 'data' is your dataset
     correlation_matrix = data.corr()
     print(correlation_matrix)

Это всего лишь несколько примеров методов, используемых в процессе EDA. В зависимости от характера набора данных и целей анализа можно использовать другие методы, такие как разработка признаков, уменьшение размерности и т. д.