مقدمه
در دنیای تحلیل داده، داشتن داده کافی نیست؛ درک آن‌ها اهمیت دارد. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) فرآیندی است که به ما کمک می‌کند پیش از شروع مدل‌سازی یا تصمیم‌گیری، داده‌ها را از زوایای مختلف بررسی کرده، الگوها و ناهنجاری‌ها را کشف کنیم و سؤالات درست بپرسیم.
EDA دقیقاً چیست؟
EDA یا Exploratory Data Analysis مجموعه‌ای از تکنیک‌هاست که هدف آن درک اولیه از ساختار، کیفیت و ویژگی‌های کلیدی داده‌هاست. در این مرحله، هدف ما مدل‌سازی نیست؛ بلکه مشاهده، سؤال پرسیدن و یافتن پاسخ‌های ابتدایی است.
چرا EDA اهمیت دارد؟
EDA کمک می‌کند:
داده‌های ناقص یا نادرست را شناسایی کنیم.
روابط بین متغیرها را کشف کنیم.
توزیع داده‌ها را بررسی کنیم.
فرضیات اولیه برای مدل‌سازی بسازیم.
تصمیم بگیریم که چه پیش‌پردازشی لازم است.
مراحل کلیدی در EDA
1. بارگذاری و شناخت اولیه داده
در ابتدا، داده‌ها را با ابزارهایی مثل Pandas بارگذاری می‌کنیم. با df.head()، df.info() و df.describe() نگاهی سریع به ساختار، نوع داده‌ها و مقادیر آن‌ها می‌اندازیم.
2. بررسی داده‌های گمشده و تکراری
وجود مقادیر null یا سطرهای تکراری می‌تواند روی نتیجه تحلیل تأثیر بگذارد. باید تصمیم بگیریم که آن‌ها را حذف کنیم یا مقداردهی جایگزین انجام دهیم.
3. تحلیل آماری متغیرها
مقدار میانگین، میانه، انحراف معیار و چارک‌ها می‌توانند درباره توزیع داده به ما بینش بدهند. توابع describe() یا نمودارهایی مثل boxplot در این مرحله کاربرد دارند.
4. تحلیل توزیع متغیرها
برای درک توزیع متغیرهای عددی یا طبقه‌بندی‌شده از نمودارهایی مثل histogram، countplot یا violinplot استفاده می‌کنیم.
5. بررسی روابط بین متغیرها
با نمودارهایی مانند scatterplot یا heatmap می‌توان ارتباط بین متغیرهای عددی یا همبستگی (correlation) آن‌ها را کشف کرد.
6. شناسایی نقاط پرت (Outliers)
پراکندگی شدید داده‌ها ممکن است ناشی از خطای ثبت یا شرایط خاص باشد. شناسایی و تصمیم درباره حذف یا حفظ این نقاط اهمیت زیادی دارد.
ابزارهای پرکاربرد برای EDA در پایتون
- Pandas: برای پردازش و خلاصه‌سازی داده‌ها.
- Matplotlib / Seaborn: برای رسم نمودارهای آماری.
- Plotly: برای نمودارهای تعاملی.
- Missingno: برای مصورسازی داده‌های گمشده.
نکات کلیدی برای یک EDA مؤثر
- همیشه با دیدگاه “کشف” به داده‌ها نگاه کن، نه با پیش‌داوری.
- سعی کن داده‌ها را از زوایای مختلف ببینی: آماری، تصویری، منطقی.
- یافته‌های خود را مستند و مصور نگه دار (مثلاً در یک نوت‌بوک Jupyter).
نتیجه‌گیری
EDA مثل خواندن نقشه قبل از شروع سفر است. بدون آن، تحلیل داده‌ها کورکورانه خواهد بود. با استفاده از ابزارهای مناسب و پرسیدن سؤالات درست، می‌توانیم از دل داده‌ها، بینش‌های ارزشمند بیرون بکشیم و مسیر تحلیل را هوشمندانه‌تر ادامه دهیم.
