تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) هو نهج لتحليل مجموعات البيانات لتلخيص خصائصها الرئيسية، غالبًا باستخدام طرق مرئية. يُستخدم EDA لمعاينة البيانات قبل وضع أي افتراضات عنها، ويساعد على فهم الأنماط والاتجاهات والقيم الشاذة والعلاقات بين المتغيرات بشكل أفضل. يُعد EDA خطوة مهمة في أي مشروع لتحليل البيانات، حيث يساعد في تشكيل أسئلة البحث واختيار أساليب التحليل المناسبة.
تتضمن عملية تنفيذ EDA عادةً الخطوات التالية:
جمع البيانات: هذه هي الخطوة الأولى والأكثر أهمية. يجب جمع البيانات من مصادر موثوقة وتخزينها بطريقة منظمة. سيضمن جمع بيانات عالية الجودة نتائج تحليل دقيقة وموثوقة.
فحص البيانات: بعد جمعها، يجب فحص البيانات بدقة من حيث الحجم ونوع البيانات والسمات والخصائص الأخرى. تساعد هذه الخطوة محللي البيانات على فهم بنية البيانات بشكل أفضل واكتشاف المشكلات المحتملة مثل البيانات المفقودة أو البيانات غير الصالحة أو البيانات المكررة.
معالجة البيانات: تتضمن هذه الخطوة تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل. تشمل المهام الشائعة معالجة البيانات المفقودة (عن طريق تعبئة القيم أو إزالتها) وإزالة البيانات المكررة ومعالجة البيانات الشاذة وتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتحليل.
تصور البيانات: يساعد استخدام المخططات والرسوم البيانية لتصور البيانات على سهولة التعرف مع الأنماط والاتجاهات والعلاقات بين المتغيرات. تشمل تقنيات التصور الشائعة المدرج التكراري ومخطط التشتت ومخطط الصندوق ومخطط الخط.
التحليل والتفسير: استنادًا إلى نتائج التصور وتقنيات التحليل الإحصائي، يقوم محللو البيانات بتفسير الأنماط والاتجاهات والعلاقات المكتشفة. تساعد هذه الخطوة في استخلاص رؤى عميقة من البيانات والإجابة على أسئلة البحث.
تقديم النتائج: أخيرًا، يجب تقديم نتائج التحليل بطريقة واضحة وسهلة الفهم في تقرير. يجب أن يتضمن هذا التقرير مخططات وجداول ووصفًا كتابيًا لنقل المعلومات بشكل فعال.
EDA هي عملية تكرارية، حيث يمكن تنفيذ الخطوات بترتيب مختلف أو تكرارها عدة مرات لتحقيق فهم أعمق للبيانات. الهدف النهائي لـ EDA هو استكشاف وفهم البيانات، ومن ثم اتخاذ القرارات بناءً على البيانات بشكل فعال. يلعب تحليل البيانات الاستكشافي دورًا رئيسيًا في العثور على معلومات مفصلة وتحديد الأنماط المخفية ووضع فرضيات لمزيد من البحث.
تحليل البيانات الاستكشافي هو عملية مرنة، وليس لها إجراءات صارمة. يمكن لمحللي البيانات تعديل الخطوات والتقنيات لتناسب كل مجموعة بيانات وأهداف محددة.