EDA (Exploratory Data Analysis), ofwel verkennende data-analyse, is een methode om datasets te analyseren en de belangrijkste kenmerken ervan samen te vatten, vaak met behulp van visuele methoden. EDA wordt gebruikt om inzicht te krijgen in hoe data eruitziet voordat er aannames worden gedaan en helpt bij het begrijpen van patronen, trends, uitschieters en relaties tussen variabelen. EDA is een cruciale stap in elk data-analyseproject, omdat het helpt bij het formuleren van onderzoeksvragen en het kiezen van de juiste analysemethoden.
Het EDA-proces omvat meestal de volgende stappen:
Dataverzameling: Dit is de eerste en belangrijkste stap. Data moet worden verzameld uit betrouwbare bronnen en op een georganiseerde manier worden opgeslagen. Hoogwaardige dataverzameling zorgt voor nauwkeurige en betrouwbare analyseresultaten.
Data-inspectie: Na het verzamelen moet de data zorgvuldig worden gecontroleerd op grootte, datatype, attributen en andere kenmerken. Deze stap helpt data-analisten de structuur van de data te begrijpen en potentiële problemen te identificeren, zoals ontbrekende data, ongeldige data of dubbele data.
Dataverwerking: Deze stap omvat het opschonen en voorbereiden van data voor analyse. Veelvoorkomende taken zijn het omgaan met ontbrekende data (door waarden in te vullen of te verwijderen), het verwijderen van dubbele data, het verwerken van uitschieters en het transformeren van data naar een geschikt formaat voor analyse.
Datavisualisatie: Het gebruik van grafieken en diagrammen om data te visualiseren maakt het gemakkelijker om patronen, trends en relaties tussen variabelen te herkennen. Veelgebruikte visualisatietechnieken zijn onder andere histogrammen, spreidingsdiagrammen, boxplots en lijngrafieken.
Analyse en interpretatie: Op basis van de visualisatieresultaten en statistische analysetechnieken interpreteren data-analisten de ontdekte patronen, trends en relaties. Deze stap helpt bij het verkrijgen van diepgaande inzichten uit de data en het beantwoorden van onderzoeksvragen.
Rapportage van resultaten: Ten slotte moeten de analyseresultaten op een duidelijke en begrijpelijke manier worden gepresenteerd in een rapport. Dit rapport moet grafieken, tabellen en tekstuele beschrijvingen bevatten om de informatie effectief over te brengen.
EDA is een iteratief proces, waarbij de stappen in verschillende volgordes kunnen worden uitgevoerd of meerdere keren kunnen worden herhaald om een dieper inzicht in de data te krijgen. Het uiteindelijke doel van EDA is het verkennen en begrijpen van data, om zo effectieve datagestuurde beslissingen te kunnen nemen. Verkennende data-analyse speelt een cruciale rol bij het ontdekken van inzichten, het identificeren van verborgen patronen en het formuleren van hypothesen voor verder onderzoek.
Verkennende data-analyse is een flexibel proces, zonder rigide procedures. Data-analisten kunnen de stappen en technieken aanpassen aan specifieke datasets en doelen.
