LV
PieteiktiesSākt tagad
Glosārijs

Izpētes datu analīze (EDA)

Kas ir Izpētes datu analīze (EDA)?

Izpētes datu analīze (EDA) ir pirmais, atvērtais skatiens uz datu kopu: aprēķina kopsavilkuma rādītājus, aplūko sadalījumus un diagrammas un meklē likumsakarības, izņēmumus un trūkstošās vērtības — vēl bez noteiktas hipotēzes. Tā palīdz novērtēt datu kvalitāti un atrast jēgpilnus jautājumus tālākai analīzei vai modelēšanai. Piemērs: pirms pārdošanas prognozes EDA atklāj, ka kāds mēnesis sistēmas migrācijas dēļ ierakstīts nepilnīgi.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo veidne „Analizēt tabulu” sniedz pirmo pārskatu par galvenajiem rādītājiem, tendencēm un anomālijām CSV datos — aprēķini jāpārbauda vēlreiz.

Uzzināt vairāk : Izpētes datu analīze (EDA)

Atbilstošas veidnes

Tēmas

  • Datu analīze
  • Statistika
  • Datu kvalitāte

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo
← Visi termini

Saistītie termini

Datu ieguve

Datu ieguve ir sistemātiska liela datu apjoma meklēšana, lai atrastu likumsakarības, saistības un anomālijas. Tā izmanto statistikas paņēmienus un mašīnmācīšanās metodes, piemēram, klasterizāciju, klasifikāciju vai asociāciju analīzi. Klasisks piemērs ir pirkumu groza analīze mazumtirdzniecībā, kas parāda, kuras preces bieži tiek pirktas kopā — tā ir pamats sortimentam, preču izvietojumam un ieteikumiem.

  • datu analīze
  • likumsakarību atpazīšana
  • +1

Datu tīrīšana

Datu tīrīšana ir nepareizu, dublētu vai nekonsekventu ierakstu atklāšana un labošana datu kopās. Tipiski soļi ir rakstības un datuma formātu vienādošana, lieko atstarpju noņemšana un dublikātu apvienošana, piemēram, „Smith Ltd” un „Smith Limited”. Tīri dati ir priekšnoteikums drošām analīzēm, izsūtnēm un MI lietojumprogrammām.

  • datu kvalitāte
  • dublikāti
  • +1
Veidne

Strukturēti dati

Strukturēti dati atbilst fiksētai shēmai ar skaidri nosauktiem laukiem, piemēram, tabulas, datubāzes vai JSON objekti ar tādām ziņām kā nosaukums, cena un datums. Mašīnas tos var uzticami nolasīt, filtrēt un apstrādāt — atšķirībā no brīva teksta vai attēliem. Tīmekļa vietnēs schema.org marķējums, piemēram, apraksta produktus, pasākumus vai BUJ, lai meklētājprogrammas un MI sistēmas saturu saprastu nepārprotami. MI var arī izgūt strukturētus datus no nestrukturēta teksta.

  • dati
  • JSON
  • +1

Prognozējošā analītika

Prognozējošā analītika izmanto vēsturiskus datus, statistiku un mašīnmācīšanos, lai novērtētu iespējamus nākotnes notikumus. Tā atbild uz tādiem jautājumiem kā: kuri klienti drīz atteiksies? Cik daudz krājumu nākamajā mēnesī būs vajadzīgs? Kad iekārta, visticamāk, sabojāsies? Rezultāti ir varbūtības, nevis noteiktība. To vērtība lielā mērā atkarīga no datu kvalitātes un no tā, vai prognozes patiešām tiek izmantotas lēmumos un procesos.

  • datu analīze
  • prognozēšana
  • +1