Słownik pojęć

Eksploracyjna analiza danych (EDA)

Czym jest Eksploracyjna analiza danych (EDA)?

Eksploracyjna analiza danych (EDA) to pierwsze, otwarte spojrzenie na zbiór danych: oblicza się wartości zbiorcze, bada rozkłady i wykresy oraz szuka wzorców, wartości odstających i braków – jeszcze bez ustalonej hipotezy. Pomaga ocenić jakość danych i znaleźć sensowne pytania do dalszej analizy lub modelowania. Przykład: przed prognozą sprzedaży EDA ujawnia, że jeden miesiąc został zapisany niekompletnie z powodu migracji systemu.

Jak pomaga KI.ordo

Szablon KI.ordo „Przeanalizuj tabelę” daje pierwszy przegląd wskaźników, trendów i anomalii w danych CSV – obliczenia warto dodatkowo sprawdzić.

Dowiedz się więcej

Pasujące szablony

Analiza tabeliAnalizuje tabelę (jako tekst CSV): kluczowe wskaźniki, takie jak sumy, średnie i zmiany, trendy, anomalie i trzy rekomendacje.Zobacz szablon

Tematy

Analiza danych
Statystyka
Jakość danych

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Eksploracja danych (data mining)

Eksploracja danych (data mining) to systematyczne przeszukiwanie dużych zbiorów danych w poszukiwaniu wzorców, zależności i anomalii. Korzysta z metod statystycznych i uczenia maszynowego, takich jak klasteryzacja, klasyfikacja czy analiza asocjacji. Klasycznym przykładem jest analiza koszyka zakupowego w handlu detalicznym, która pokazuje, jakie produkty są często kupowane razem – podstawa do decyzji o asortymencie, wyłożeniu towaru i rekomendacjach.

analiza danych
rozpoznawanie wzorców
+1

Czyszczenie danych

Czyszczenie danych to wykrywanie i poprawianie błędnych, zdublowanych lub niespójnych wpisów w zbiorach danych. Typowe kroki to ujednolicanie pisowni i formatów dat, usuwanie zbędnych spacji oraz łączenie duplikatów, takich jak „Kowalski sp. z o.o.” i „Kowalski Sp. z o.o.”. Czyste dane są warunkiem rzetelnych analiz, mailingów i aplikacji AI.

jakość danych
duplikaty
+1

Szablon

Dane ustrukturyzowane

Dane ustrukturyzowane mają ustalony schemat z jednoznacznie nazwanymi polami, na przykład tabele, bazy danych lub obiekty JSON zawierające takie informacje jak nazwa, cena i data. Maszyny mogą je niezawodnie odczytywać, filtrować i przetwarzać – w przeciwieństwie do tekstu swobodnego lub obrazów. Na stronach internetowych znaczniki schema.org opisują na przykład produkty, wydarzenia lub FAQ, aby wyszukiwarki i systemy AI jednoznacznie rozumiały treść. AI potrafi też wyodrębniać dane ustrukturyzowane z tekstu nieustrukturyzowanego.

dane
JSON
+1

Analityka predykcyjna

Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne, statystykę i uczenie maszynowe do szacowania prawdopodobnych przyszłych zdarzeń. Odpowiada na pytania takie jak: którzy klienci zamierzają zrezygnować? Ile towaru będzie potrzebne w przyszłym miesiącu? Kiedy maszyna prawdopodobnie ulegnie awarii? Wynikami są prawdopodobieństwa, a nie pewniki. Ich wartość w dużym stopniu zależy od jakości danych oraz od tego, czy prognozy faktycznie trafiają do decyzji i procesów.

analiza danych
prognozowanie
+1