LT
PrisijungtiPradėti
Terminų žodynas

Tiriamoji duomenų analizė (EDA)

Kas yra Tiriamoji duomenų analizė (EDA)?

Tiriamoji duomenų analizė (angl. exploratory data analysis, EDA) – tai pirmoji, atvira duomenų rinkinio apžvalga: skaičiuojate suvestinius rodiklius, nagrinėjate skirstinius ir diagramas, ieškote dėsningumų, nuokrypių ir trūkstamų reikšmių – dar neturėdami tvirtos hipotezės. Ji padeda įvertinti duomenų kokybę ir rasti prasmingų klausimų tolesnei analizei ar modeliavimui. Pavyzdys: prieš pardavimų prognozę EDA atskleidžia, kad vienas mėnuo dėl sistemos migracijos buvo užfiksuotas nepilnai.

Kaip padeda KI.ordo

KI.ordo šablonas „Išanalizuoti lentelę“ pateikia pirmąją pagrindinių rodiklių, tendencijų ir anomalijų apžvalgą iš CSV duomenų – skaičiavimus reikėtų dar kartą patikrinti.

Sužinoti daugiau : Tiriamoji duomenų analizė (EDA)

Tinkami šablonai

Temos

  • Duomenų analizė
  • Statistika
  • Duomenų kokybė

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją
← Visi terminai

Susiję terminai

Duomenų gavyba (data mining)

Duomenų gavyba – tai sistemingas didelių duomenų rinkinių tyrimas siekiant rasti dėsningumų, ryšių ir anomalijų. Ji remiasi statistiniais metodais ir mašininio mokymosi technikomis, pavyzdžiui, klasterizavimu, klasifikavimu ar asociacijų analize. Klasikinis pavyzdys – pirkinių krepšelio analizė mažmeninėje prekyboje, rodanti, kokios prekės dažnai perkamos kartu; tai asortimento, išdėstymo ir rekomendacijų pagrindas.

  • duomenų analizė
  • dėsningumų atpažinimas
  • +1

duomenų valymas

Duomenų valymas – tai neteisingų, besidubliuojančių ar nenuoseklių įrašų duomenų rinkiniuose aptikimas ir taisymas. Tipiniai veiksmai: rašybos ir datų formatų suvienodinimas, perteklinių tarpų šalinimas ir dublikatų, pavyzdžiui, „UAB Jonaitis“ ir „Jonaitis, UAB“, sujungimas. Švarūs duomenys yra patikimų analizių, siuntimų ir DI taikomųjų programų išankstinė sąlyga.

  • duomenų kokybė
  • dublikatai
  • +1
Šablonas

Struktūruoti duomenys

Struktūruoti duomenys laikosi fiksuotos schemos su aiškiai pavadintais laukais, pavyzdžiui, lentelės, duomenų bazės ar JSON objektai su tokiais duomenimis kaip vardas, kaina ir data. Mašinos gali juos patikimai skaityti, filtruoti ir apdoroti – skirtingai nei laisvą tekstą ar vaizdus. Svetainėse schema.org žymėjimas apibūdina, pavyzdžiui, produktus, renginius ar DUK, kad paieškos sistemos ir DI sistemos turinį suprastų vienareikšmiškai. DI taip pat gali išgauti struktūruotus duomenis iš nestruktūruoto teksto.

  • duomenys
  • JSON
  • +1

Prognozinė analitika

Prognozinė analitika naudoja istorinius duomenis, statistiką ir mašininį mokymąsi, kad įvertintų tikėtinus būsimus įvykius. Ji atsako į tokius klausimus: kurie klientai ketina nutraukti sutartį? Kiek atsargų reikės kitą mėnesį? Kada tikėtina mašinos gedimas? Rezultatai yra tikimybės, o ne tikrumas. Jų vertė labai priklauso nuo duomenų kokybės ir nuo to, ar prognozės iš tikrųjų panaudojamos sprendimams ir procesams.

  • duomenų analizė
  • prognozavimas
  • +1