У чому сенс EDA?
В основному використовується EDA щоб побачити, які дані можуть виявити поза формальним завданням моделювання чи перевірки гіпотез і забезпечує краще розуміння змінних набору даних і зв’язків між ними.
У цій статті ми обговоримо дослідницький аналіз даних (EDA) і його призначення, щоб допомогти нам зрозуміти наші дані. Метою EDA є щоб допомогти нам отримати уявлення про наші дані та визначити закономірності, зв’язки та викиди, які можуть бути неочевидними.
EDA має вирішальне значення для прийняття інформативних рішень шляхом виявлення закономірностей, а не шляхом підтвердження чи відхилення припущень. Це початкове дослідження даних, і його слід проводити до того, як будуть зроблені будь-які припущення чи висновки, щоб уникнути помилкового аналізу.
Нижче наведено деякі переваги EDA:
- Виявлення відсутніх або неточних даних.
- Перевірка вашої гіпотези.
- Розробка найбільш ефективної моделі.
- Виявлення помилок.
- Допомога у виборі потрібного інструменту.
Існує кілька цілей дослідницького аналізу даних, а саме: Щоб визначити, чи є проблеми з вашим набором даних. Щоб визначити, чи можна дати відповідь на запитання, яке ви задаєте, завдяки наявним у вас даним.
EDA можна виміряти, помістивши два електроди на поверхню шкіри поруч один з одним і подаючи між ними слабкий електричний струм. EDA є один із найкращих корелятів стресу в реальному часі [50]. Він прямо пов’язаний зі збудженням [37] і широко використовується для виявлення стресу та емоцій [21,30,38,50].