DA
Log indKom i gang
Ordliste

Eksplorativ dataanalyse (EDA)

Hvad er Eksplorativ dataanalyse (EDA)?

Eksplorativ dataanalyse (exploratory data analysis, EDA) er det første, åbne blik på et datasæt: Man beregner sammenfattende tal, undersøger fordelinger og diagrammer og leder efter mønstre, outliers og manglende værdier – endnu uden en fast hypotese. Den hjælper med at vurdere datakvaliteten og finde fornuftige spørgsmål til videre analyse eller modellering. Eksempel: Før en salgsprognose afslører EDA, at én måned blev registreret ufuldstændigt på grund af en systemmigrering.

Sådan hjælper KI.ordo

KI.ordo-skabelonen 'Analysér en tabel' giver et første overblik over nøgletal, tendenser og afvigelser i CSV-data – beregningerne bør kontrolleres en ekstra gang.

Læs mere : Eksplorativ dataanalyse (EDA)

Matchende skabeloner

Emner

  • Dataanalyse
  • Statistik
  • Datakvalitet

Prøv KI.ordo

Agenter, flows og skabeloner i ét arbejdsområde – gratis demo i 24 timer.

Start demo
← Alle begreber

Relaterede begreber

Datamining

Datamining er den systematiske søgen efter mønstre, sammenhænge og afvigelser i store datasæt. Det trækker på statistiske teknikker og maskinlæringsmetoder som klyngeanalyse, klassifikation eller associationsanalyse. Et klassisk eksempel er kurvanalyse i detailhandlen, som viser, hvilke produkter der ofte købes sammen – et grundlag for sortiment, placering og anbefalinger.

  • dataanalyse
  • mønstergenkendelse
  • +1

Datarensning

Datarensning er opsporing og rettelse af forkerte, duplikerede eller inkonsistente poster i datasæt. Typiske trin er at ensrette stavemåder og datoformater, fjerne overflødige mellemrum og samle dubletter som 'Hansen ApS' og 'Hansen A/S'. Rene data er en forudsætning for pålidelige analyser, udsendelser og AI-applikationer.

  • datakvalitet
  • dubletter
  • +1
Skabelon

Strukturerede data

Strukturerede data følger et fast skema med tydeligt navngivne felter, f.eks. tabeller, databaser eller JSON-objekter med oplysninger som navn, pris og dato. Maskiner kan læse, filtrere og behandle dem pålideligt – i modsætning til fri tekst eller billeder. På websites beskriver schema.org-markup f.eks. produkter, begivenheder eller FAQ'er, så søgemaskiner og AI-systemer forstår indholdet entydigt. AI kan også udtrække strukturerede data fra ustruktureret tekst.

  • data
  • JSON
  • +1

Predictive analytics

Predictive analytics bruger historiske data, statistik og machine learning til at vurdere sandsynlige fremtidige begivenheder. Det besvarer spørgsmål som: Hvilke kunder er på vej til at opsige? Hvor stort lager får vi brug for næste måned? Hvornår går en maskine sandsynligvis i stykker? Resultaterne er sandsynligheder, ikke sikkerheder. Deres værdi afhænger i høj grad af datakvaliteten og af, om forudsigelserne rent faktisk indgår i beslutninger og processer.

  • dataanalyse
  • prognoser
  • +1