EDA - Cos'è e come si fa l'analisi esplorativa dei dati

L'Analisi Esplorativa dei Dati (EDA, dall'inglese Exploratory Data Analysis) è un approccio metodologico per analizzare e visualizzare i dati al fine di estrarre informazioni significative, individuare pattern, tendenze, anomalie e relazioni tra le variabili. È una fase fondamentale nel processo di analisi dei dati e precede spesso l'applicazione di modelli statistici o algoritmi di machine learning.

Ecco i passaggi tipici di un'analisi esplorativa dei dati:

1. Acquisizione dei dati: Raccogliere i dati da fonti diverse come database, file CSV, API, ecc.

2. Esplorazione dei dati: Esaminare le caratteristiche dei dati, come il tipo di variabili (numeriche, categoriche), la loro distribuzione, la presenza di valori mancanti o outlier.

3. Visualizzazione dei dati: Utilizzare grafici e diagrammi per rappresentare visivamente i dati e ottenere una comprensione più chiara delle relazioni tra le variabili. Questo può includere istogrammi, scatter plot, box plot, diagrammi a torta, ecc.

4. Analisi delle distribuzioni e delle tendenze: Esaminare la distribuzione dei dati per capire se seguono una distribuzione normale o se ci sono pattern o tendenze evidenti.

5. Gestione dei dati mancanti o degli outlier: Trattare i valori mancanti e gli outlier in modo appropriato, ad esempio imputando i valori mancanti o decidendo se eliminarli o trattarli in modo diverso.

6. Esplorazione delle relazioni tra variabili: Analizzare le relazioni tra le variabili attraverso correlazioni, matrici di dispersione o altre tecniche statistiche per identificare eventuali pattern o dipendenze.

7. Rappresentazione dei risultati: Riassumere e comunicare i risultati dell'analisi in modo chiaro e comprensibile attraverso report, grafici o presentazioni.

L'EDA è un processo iterativo e creativo che richiede una combinazione di competenze analitiche, conoscenze di dominio e intuizione per interpretare correttamente i dati e ottenere insight significativi.

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