ارزیابی اکتشافی

مقدمه

ارزیابی اکتشافی (Exploratory Data Analysis یا EDA) یک رویکرد در تحلیل داده‌ها است که بر کاوش و خلاصه سازی ویژگی‌های اصلی یک مجموعه داده تمرکز دارد. این فرایند اغلب به عنوان گامی اولیه در هر پروژه علم داده یا آمار در نظر گرفته می‌شود. هدف اصلی EDA، کسب درک عمیق‌تری از داده‌ها، شناسایی الگوها، تشخیص ناهنجاری‌ها و فرمول‌بندی فرضیه‌هایی است که می‌توانند در مراحل بعدی تحلیل مورد بررسی قرار گیرند. برخلاف تحلیل تاییدگرانه (Confirmatory Data Analysis) که به دنبال آزمایش فرضیه‌های از پیش تعیین شده است، EDA ماهیتی باز و اکتشافی دارد.

اهمیت ارزیابی اکتشافی

EDA چندین مزیت کلیدی دارد:

**درک بهتر داده‌ها:** EDA به شما کمک می‌کند تا ساختار، توزیع و ویژگی‌های داده‌های خود را درک کنید.
**شناسایی خطاها و ناهنجاری‌ها:** EDA می‌تواند به شناسایی مقادیر از دست رفته، داده‌های پرت و سایر مشکلات کیفیتی در داده‌ها کمک کند.
**فرمول‌بندی فرضیه‌ها:** EDA می‌تواند منجر به ایجاد فرضیه‌های جدید و قابل آزمایش در مورد داده‌ها شود.
**انتخاب روش‌های مناسب:** درک عمیق از داده‌ها به شما کمک می‌کند تا روش‌های تحلیلی مناسب را انتخاب کنید.
**بهبود کیفیت مدل:** EDA می‌تواند با شناسایی و رفع مشکلات داده‌ها، کیفیت مدل‌های پیش‌بینی را بهبود بخشد.
**ارتباط موثرتر:** EDA به شما امکان می‌دهد یافته‌های خود را به طور موثرتری به دیگران منتقل کنید.

مراحل ارزیابی اکتشافی

EDA معمولاً شامل مراحل زیر است:

1. **جمع‌آوری داده‌ها:** این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف است. جمع‌آوری داده‌ها می‌تواند از طریق پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، وب‌سایت‌ها و سایر منابع انجام شود. 2. **پاکسازی داده‌ها:** داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است حاوی خطاها، مقادیر از دست رفته و سایر مشکلات کیفیتی باشند. پاکسازی داده‌ها شامل شناسایی و رفع این مشکلات است. پاکسازی داده‌ها یک مرحله حیاتی است که بر کیفیت نتایج تحلیل تأثیر می‌گذارد. 3. **تبدیل داده‌ها:** در این مرحله، داده‌ها به فرمتی مناسب برای تحلیل تبدیل می‌شوند. تبدیل داده‌ها می‌تواند شامل نرمال‌سازی، استانداردسازی، کدگذاری و سایر عملیات باشد. 4. **تجسم داده‌ها:** تجسم داده‌ها یکی از مهم‌ترین بخش‌های EDA است. تجسم داده‌ها به شما کمک می‌کند تا الگوها، روندها و ناهنجاری‌ها را در داده‌ها به راحتی شناسایی کنید. از ابزارهای مختلفی مانند هیستوگرام، نمودار پراکندگی، جعبه‌ای و نمودار خطی می‌توان برای تجسم داده‌ها استفاده کرد. 5. **خلاصه‌سازی داده‌ها:** خلاصه‌سازی داده‌ها شامل محاسبه آمارهای توصیفی مانند میانگین، میانه، انحراف معیار و دامنه است. این آمارها می‌توانند اطلاعات مفیدی در مورد ویژگی‌های داده‌ها ارائه دهند. آمار توصیفی ابزاری قدرتمند در EDA است. 6. **تحلیل داده‌ها:** در این مرحله، از روش‌های تحلیلی مختلف برای بررسی روابط بین متغیرها و شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها استفاده می‌شود. تحلیل داده‌ها می‌تواند شامل تحلیل رگرسیون، تحلیل واریانس و سایر روش‌های آماری باشد.

تکنیک‌های ارزیابی اکتشافی

تکنیک‌های مختلفی برای انجام EDA وجود دارد. برخی از رایج‌ترین تکنیک‌ها عبارتند از:

**آمار توصیفی:** محاسبه آمارهایی مانند میانگین، میانه، انحراف معیار، دامنه، چارک‌ها و درصدک‌ها.
**تجسم داده‌ها:** استفاده از نمودارها و گراف‌ها برای نمایش داده‌ها و شناسایی الگوها و روندها.
**تحلیل توزیع:** بررسی توزیع متغیرها برای شناسایی شکل، مرکز و پراکندگی داده‌ها.
**تحلیل روابط:** بررسی روابط بین متغیرها با استفاده از نمودارهای پراکندگی، ماتریس‌های همبستگی و سایر تکنیک‌ها.
**تشخیص داده‌های پرت:** شناسایی مقادیر غیرمعمول یا دور از انتظار در داده‌ها.
**تحلیل سری‌های زمانی:** بررسی داده‌هایی که در طول زمان جمع‌آوری شده‌اند. تحلیل سری‌های زمانی برای پیش‌بینی روندهای آینده استفاده می‌شود.
**تحلیل خوشه‌بندی:** گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌هایشان. خوشه‌بندی برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها استفاده می‌شود.
**تحلیل کاهش ابعاد:** کاهش تعداد متغیرها در داده‌ها در حالی که اطلاعات مهم حفظ می‌شود. کاهش ابعاد برای ساده‌سازی داده‌ها و بهبود عملکرد مدل‌ها استفاده می‌شود.

ابزارهای ارزیابی اکتشافی

ابزارهای مختلفی برای انجام EDA وجود دارد. برخی از رایج‌ترین ابزارها عبارتند از:

**Python:** یک زبان برنامه‌نویسی محبوب با کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Seaborn برای تحلیل و تجسم داده‌ها.
**R:** یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و گرافیکی.
**Excel:** یک صفحه گسترده که می‌تواند برای انجام EDAهای ساده استفاده شود.
**Tableau:** یک نرم‌افزار تجسم داده‌های تعاملی.
**Power BI:** یک ابزار هوش تجاری که می‌تواند برای تحلیل و تجسم داده‌ها استفاده شود.
**SQL:** زبان پرس و جوی ساختاریافته برای بازیابی و دستکاری داده‌ها از پایگاه‌های داده. SQL برای استخراج داده‌ها و انجام EDAهای اولیه استفاده می‌شود.

مثال‌هایی از ارزیابی اکتشافی

فرض کنید یک مجموعه داده از فروش محصولات یک فروشگاه آنلاین دارید. می‌توانید از EDA برای پاسخ به سؤالات زیر استفاده کنید:

کدام محصولات بیشترین فروش را دارند؟
آیا بین قیمت محصول و میزان فروش رابطه وجود دارد؟
آیا در طول زمان روند خاصی در فروش وجود دارد؟
کدام مشتریان بیشترین خرید را انجام می‌دهند؟
آیا بین ویژگی‌های مشتریان و میزان خرید آن‌ها رابطه وجود دارد؟

برای پاسخ به این سؤالات، می‌توانید از تکنیک‌های EDA مانند تجسم داده‌ها، آمار توصیفی و تحلیل روابط استفاده کنید.