

Зображення автором
# Вступ
Дослідницький аналіз даних (EDA) є ключовою фазою будь -якого проекту даних. Він забезпечує якість даних, генерує розуміння та надає можливість виявити дефекти даних, перш ніж почати моделювання. Але будьмо справжніми: Ручна EDA часто повільна, повторювана та схильна до помилок. Написання одних і тих же ділянок, перевірок або підсумкових функцій неодноразово може спричинити час і увагу протікати, як друшляк.
На щастя, поточний набір автоматизованих інструментів EDA в Пітон Екосистема дозволяє проводити ярлики на більшу частину роботи. Приймаючи ефективний підхід, ви можете отримати 80% розуміння лише 20% роботи, залишаючи решту часу та енергії, щоб зосередитись на наступних кроках генерування розуміння та прийняття рішень.
# Що таке дослідницький аналіз даних EDA?
По суті, EDA – це процес узагальнення та розуміння основних характеристик набору даних. Типові завдання включають:
- Перевірка наявності відсутніх значень та дублікатів
- Візуалізація розподілів ключових змінних
- Дослідження кореляцій між функціями
- Оцінка якості та послідовності даних
Пропуск EDA може призвести до поганих моделей, оманливих результатів та неправильних бізнес -рішень. Без нього ви ризикуєте будувати моделі на неповні або упереджені дані.
Отже, тепер, коли ми знаємо, що це обов'язково, як ми можемо зробити це простішим завданням?
# “Ледачий” підхід до автоматизації EDA
Бути “лінивим” вченим даних не означає бути недбалим; Це означає бути ефективним. Замість того, щоб винаходити колесо щоразу, ви можете покластися на автоматизацію для повторних перевірок та візуалізацій.
Такий підхід:
- Економить час, уникаючи коду котла
- Забезпечує швидкі виграші, генеруючи повні огляди набору даних за лічені хвилини
- Дозволяє зосередитись на інтерпретації результатів, а не на генеруванні їх
То як ви цього досягли? Використовуючи бібліотеки та інструменти Python, які вже автоматизують більшу частину традиційного (і часто нудного) процесу EDA. Деякі з найбільш корисних варіантів включають:
// Pandas-Profiling (тепер Ydata-Profiling)
Ідата Генерує повний звіт EDA з одним рядком коду, що охоплює розподіли, кореляції та відсутні значення. Він автоматично позначає такі проблеми, як перекошені змінні або дублювання стовпців.
Використовуйте випадок: швидкий, автоматизований огляд нового набору даних.
// Солодкий
Солодкий Створює візуально багаті звіти з фокусом на порівняннях наборів даних (наприклад, Train vs. Test) та підкреслює відмінності розподілу між групами або розколами.
Використовуйте випадок: перевірка узгодженості між різними розщепленнями набору даних.
// Автовиц
Автовиц Автоматизує візуалізацію шляхом генерування ділянок (гістограми, розсіювальні ділянки, коробки, теплові карти) безпосередньо з необроблених даних. Це допомагає розкрити тенденції, перевищення та кореляції без ручного сценарію.
Використовуйте випадок: швидке розпізнавання шаблонів та дослідження даних.
// D-Tale та Lux
Інструменти, як D і Розкіш повернути панд DataFrame
S в інтерактивні інформаційні панелі для розвідки. Вони пропонують інтерфейси, що нагадують графічний графічний інтерфейс (D Talle у браузері, Lux у зошитах) із запропонованими візуалізацією.
Використовуйте випадок: Легка, розвідка GUI для аналітиків.
# Коли вам все ще потрібна вручна EDA
Автоматизовані звіти потужні, але вони не срібна куля. Іноді вам все одно потрібно виконати власну EDA, щоб переконатися, що все йде за планом. Посібник EDA є важливим для:
- Інженерія функцій: розробка конкретних перетворень домену
- Контекст домену: Розуміння того, чому з’являються певні значення
- Тестування гіпотез: перевірка припущень за допомогою цільових статистичних методів
Пам'ятайте: бути “ледачим” означає бути ефективним, а не необережним. Автоматизація повинна бути вашою початковою точкою, а не вашою фінішною лінією.
# Приклад робочого процесу Python
Щоб об'єднати все разом, ось як може виглядати “ледачий” робочий процес EDA. Мета полягає в тому, щоб поєднати автоматизацію з достатньою кількістю ручних перевірок, щоб покрити всі бази:
import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport
import sweetviz as sv
# Load dataset
df = pd.read_csv("data.csv")
# Quick automated report
profile = ProfileReport(df, title="EDA Report")
profile.to_file("report.html")
# Sweetviz comparison example
report = sv.analyze([df, "Dataset"])
report.show_html("sweetviz_report.html")
# Continue with manual refinement if needed
print(df.isnull().sum())
print(df.describe())
Як працює цей робочий процес:
- Завантаження даних: Прочитайте свій набір даних у панди
DataFrame
- Автоматизоване профілювання: Пробігати
ydata-profiling
Щоб миттєво отримати звіт про HTML з розподілами, кореляцією та перевірок пропущених вартості - Візуальне порівняння: Використання
Sweetviz
Щоб створити інтерактивний звіт, корисно, якщо ви хочете порівняти розбиття поїздів/тестів або різні версії набору даних - Ручне вдосконалення: Автоматизація комплементу з кількома рядками вручну EDA (перевірка нульових значень, підсумкові статистики або конкретні аномалії, що стосуються вашого домену)
# Найкращі практики для “лінивої” EDA
Щоб максимально використати свій “лінивий” підхід, пам’ятайте про ці практики:
- Спочатку автоматизуйтеся, потім вдосконалюйте. Почніть з автоматизованих звітів, щоб швидко охопити основи, але не зупиняйтесь на цьому. Мета полягає в дослідженні, особливо якщо ви знайдете області, які вимагають більш глибокого аналізу.
- Перехресний знак із доменними знаннями. Завжди переглядайте автоматизовані звіти в контексті бізнес -проблеми. Проконсультуйтеся з експертами з предметів, щоб перевірити результати та забезпечити правильність інтерпретацій.
- Використовуйте суміш інструментів. Жодна бібліотека не вирішує кожну проблему. Поєднайте різні інструменти для візуалізації та інтерактивної розвідки, щоб забезпечити повне покриття.
- Документ та ділиться. Магазин створив звіти та поділіться ними з товаришами по команді для підтримки прозорості, співпраці та відтворюваності.
# Загортати
Дослідницький аналіз даних занадто важливий, щоб ігнорувати, але це не потрібно смоктати час. За допомогою сучасних інструментів Python ви можете автоматизувати велику частину великого підйому, забезпечуючи швидкість і масштабованість, не жертвуючи розумінням.
Пам'ятайте, “ледачий” означає ефективне, не недбале. Почніть з автоматизованих інструментів, уточнюйте за допомогою ручного аналізу, і ви витратите менше часу на написання коду котла та більше часу пошуку значення у своїх даних!
Йозеп Феррер є інженером аналітики з Барселони. Він закінчив фізичну інженерію і в даний час працює в галузі наукових даних, застосованих до мобільності людини. Він є творцем вмісту за сумісництвом, орієнтованим на науку та технології даних. Йозеп пише про всі речі AI, висвітлюючи застосування поточного вибуху в цій галузі.