Exploratory Data Analysis (EDA) là gì và quy trình từng bước của EDA

Exploratory Data Analysis (EDA) là một phương pháp khám phá dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. EDA giúp chúng ta hiểu sâu hơn về dữ liệu thông qua việc áp dụng các kỹ thuật thống kê và trực quan hóa dữ liệu để khám phá những đặc điểm, mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu. Trong bài viết này, hãy cùng tuhocmarketingonline.info tìm hiểu về quy trình từng bước của EDA để có thể áp dụng phương pháp này một cách hiệu quả trong thực tế.

Mục lục

Exploratory Data Analysis (EDA) là gì?

Exploratory Data Analysis (EDA) là quá trình khám phá dữ liệu một cách toàn diện, đưa ra các khái niệm và cảm nhận ban đầu về dữ liệu, nhằm hiểu rõ hơn về tính chất, cấu trúc, mối quan hệ và giá trị của dữ liệu đó. Quá trình này được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê và trực quan để phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin từ dữ liệu. EDA giúp cho các nhà nghiên cứu, chuyên gia phân tích dữ liệu hay những người làm việc với dữ liệu có thể hiểu rõ hơn về tính chất của dữ liệu và đưa ra những giải pháp hợp lý cho các vấn đề liên quan đến dữ liệu.

Quá trình EDA được thực hiện thông qua các bước cơ bản sau đây:

Khám phá dữ liệu đầu vào: Xem xét các file dữ liệu để hiểu rõ dữ liệu đầu vào, xác định loại dữ liệu, số chiều của dữ liệu, cấu trúc của dữ liệu, kích thước dữ liệu và các thông tin cơ bản về các cột.
Tiền xử lý dữ liệu: Loại bỏ các giá trị bị thiếu, xử lý ngoại lệ, xử lý các giá trị bị trùng lặp hoặc không hợp lệ. Bước này giúp cho việc phân tích và đưa ra nhận định về dữ liệu được chính xác hơn.
Tóm tắt dữ liệu: Tóm tắt dữ liệu bằng các số liệu thống kê như min, max, mean, median, mode và độ lệch chuẩn.
Phân tích biến đổi của dữ liệu: Xác định mối tương quan giữa các cột, quan hệ giữa các dữ liệu, tìm kiếm các nhóm dữ liệu và phân tích biến đổi của dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu và giúp người dùng dễ dàng hình dung và hiểu được dữ liệu.
Đánh giá kết quả: Xác định kết quả của quá trình EDA, đưa ra nhận định, khuyến nghị và giải pháp dựa trên những thông tin phân tích được.
Đánh giá lại và tiếp tục phân tích: Kiểm tra lại kết quả và tiếp tục phân tích khi cần thiết.

Vì sao cần khám phá dữ liệu (EDA) trong phân tích dữ liệu?

Ứng dụng của EDA

Exploratory Data Analysis (EDA) được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau để khám phá dữ liệu và hiểu rõ hơn về dữ liệu một cách đầy đủ và toàn diện. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của EDA:

Xác định tính chất của dữ liệu: EDA giúp xác định tính chất của dữ liệu, bao gồm phân bố, sự tương quan và sự phụ thuộc giữa các biến.
Phát hiện các giá trị ngoại lệ: EDA giúp phát hiện và đối phó với các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu, đảm bảo rằng chúng ta có dữ liệu đáng tin cậy để đưa ra quyết định.
Đánh giá độ tin cậy của dữ liệu: EDA cung cấp các công cụ để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng là chính xác và đầy đủ.
Xây dựng mô hình dự đoán: EDA cung cấp cho các nhà phân tích dữ liệu một cái nhìn sâu sắc về dữ liệu và giúp xác định các biến quan trọng trong việc xây dựng mô hình dự đoán.
Khám phá mối quan hệ giữa các biến: EDA giúp phát hiện và khám phá mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu, giúp cho các nhà phân tích dữ liệu hiểu rõ hơn về dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán chính xác hơn.
Hỗ trợ trong việc ra quyết định: EDA cung cấp các thông tin cần thiết để giúp người ra quyết định đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu.

Các ứng dụng của EDA rất đa dạng và phong phú, giúp cho các nhà phân tích dữ liệu và người làm việc với dữ liệu hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra quyết định chính xác hơn.

Nắm rõ đặc điểm, cấu trúc và mô hình của tập dữ liệu

Để thực hiện được các phân tích và dự đoán đúng đắn, việc nắm rõ đặc điểm, cấu trúc và mô hình của tập dữ liệu là rất quan trọng. Exploratory Data Analysis (EDA) là một phương pháp giúp phân tích các đặc điểm cơ bản của dữ liệu và giải thích các quan hệ giữa chúng.

Việc nắm rõ đặc điểm của tập dữ liệu giúp ta hiểu được các thông tin quan trọng của dữ liệu như số lượng, độ lớn, độ phân bố, độ tương quan, độ lệch và độ biến thiên. Các đặc điểm này sẽ giúp ta chọn được phương pháp phân tích thích hợp và đưa ra dự đoán chính xác.

Cấu trúc của dữ liệu cũng là một yếu tố quan trọng để nắm rõ. Dữ liệu có thể có cấu trúc dạng bảng, đồ thị, chuỗi, đối tượng, hoặc không có cấu trúc. Hiểu được cấu trúc của dữ liệu sẽ giúp ta chọn được phương pháp phân tích phù hợp.

Mô hình của tập dữ liệu cũng cần được xác định để có thể đưa ra dự đoán chính xác. Mô hình dữ liệu bao gồm các phân phối xác suất, đường cong hồi quy, và phân tích chiều cao, trọng lượng, giá trị… Nắm rõ mô hình của dữ liệu giúp ta chọn được phương pháp phân tích và dự đoán hiệu quả.

Phát triển và kiểm chứng các giả thuyết và giả định

Điểm mạnh của EDA là cho phép người dùng phát triển và kiểm chứng các giả thuyết và giả định liên quan đến dữ liệu. Trong quá trình khám phá dữ liệu, người dùng có thể tạo ra các giả thuyết và giả định về mối quan hệ giữa các biến hoặc đặc điểm của tập dữ liệu. Sau đó, người dùng có thể sử dụng các kỹ thuật EDA để kiểm tra tính khả thi của các giả thuyết và giả định này.

Ví dụ, giả định rằng tỉ lệ sinh viên đỗ kỳ thi của một trường đại học sẽ tăng lên nếu số giờ học tập tăng. Người dùng có thể sử dụng các kỹ thuật EDA để kiểm tra mối quan hệ giữa tỉ lệ sinh viên đỗ kỳ thi và số giờ học tập để xem liệu giả định này có được hỗ trợ bởi dữ liệu hay không.

Điều này cho phép người dùng đưa ra các quyết định chính xác hơn dựa trên tập dữ liệu được khám phá, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả của quyết định.

Xây dựng data model

Exploratory Data Analysis (EDA) là một công cụ hữu ích để giúp xác định các đặc tính của tập dữ liệu và phát hiện các mối quan hệ bên trong. Từ các kết quả của EDA, chúng ta có thể xây dựng một data model để giải thích và dự đoán sự xuất hiện của các biến trong tập dữ liệu.

Việc xây dựng một data model là một phần quan trọng trong việc phân tích dữ liệu và có thể được thực hiện bằng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm:

Linear Regression: Sử dụng mối quan hệ tuyến tính giữa các biến để xây dựng một model dự đoán.
Logistic Regression: Sử dụng một hàm sigmoid để phân loại dữ liệu và xây dựng một model phân loại.
Random Forest: Sử dụng nhiều cây quyết định để phân loại dữ liệu và xây dựng một model phân loại.
Neural Networks: Sử dụng một mạng neuron nhân tạo để xác định các mối quan hệ phức tạp giữa các biến và xây dựng một model dự đoán.
Clustering: Phân cụm dữ liệu và xây dựng một model phân loại dữ liệu dựa trên các đặc tính tương tự của từng cụm.

Khi phát triển một data model, chúng ta phải kiểm chứng các giả định và giả thuyết của mình để đảm bảo rằng mô hình của chúng ta được áp dụng chính xác và có thể đưa ra các dự đoán chính xác.

Xác định phạm vi sai lệch của dữ liệu

Trong quá trình thực hiện EDA, việc xác định phạm vi sai lệch của dữ liệu là một bước quan trọng để đánh giá chất lượng và độ tin cậy của tập dữ liệu. Sai lệch dữ liệu là những giá trị ngoại lai hoặc bất thường có thể ảnh hưởng đến việc phân tích và đưa ra kết luận sai lệch. Có một số phương pháp để xác định phạm vi sai lệch của dữ liệu, bao gồm:

Sử dụng biểu đồ: Biểu đồ cột, biểu đồ điểm và biểu đồ hộp (boxplot) là những công cụ hữu ích để phát hiện những giá trị ngoại lai hoặc bất thường.
Sử dụng thống kê mô tả: Các thống kê như trung bình, độ lệch chuẩn và phương sai có thể giúp xác định phạm vi sai lệch của dữ liệu.
Sử dụng phân tích hồi quy: Phân tích hồi quy có thể giúp xác định xem liệu có sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, và có phát hiện được những điểm dữ liệu bất thường hay không.

Tuy nhiên, việc xác định phạm vi sai lệch của dữ liệu cũng không phải là điều đơn giản và đòi hỏi kinh nghiệm của người phân tích. Nếu có bất kỳ sự nghi ngờ nào về tính chính xác của tập dữ liệu, thì nên tiến hành kiểm tra lại và xử lý các giá trị ngoại lai hoặc bất thường trước khi thực hiện phân tích dữ liệu.

Xác định các công cụ thống kê và kỹ thuật phân tích thích hợp nhất

Để xác định các công cụ thống kê và kỹ thuật phân tích thích hợp nhất cho EDA, cần dựa trên mục đích và tính chất của dữ liệu. Dưới đây là một số công cụ thống kê và kỹ thuật phân tích thường được sử dụng trong EDA:

Biểu đồ và biểu đồ tần suất: Được sử dụng để hiển thị phân bố của dữ liệu và phát hiện các điểm ngoại lai.
Đồ thị Q-Q: Được sử dụng để kiểm tra tính phân phối của dữ liệu.
Đường hồi quy: Được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa hai biến số.
Kiểm định giả thuyết: Được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết và giả định về dữ liệu.
Phân tích thành phần chính (PCA): Được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu bằng cách chuyển đổi các biến gốc thành các thành phần chính.
Phân tích cụm: Được sử dụng để phát hiện các nhóm dữ liệu tương tự.
Mô hình hóa dữ liệu: Được sử dụng để phát hiện mối quan hệ giữa các biến số và dự đoán các giá trị dữ liệu.
Kiểm tra tương quan: Được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến số.

Tuy nhiên, việc chọn công cụ thống kê và kỹ thuật phân tích phù hợp còn phụ thuộc vào mục đích của EDA, kinh nghiệm của người phân tích dữ liệu và các yếu tố khác như kích thước dữ liệu và tính chất của nó.

Phát hiện các pattern, xu hướng thay đổi của các biến

Phân tích các pattern và xu hướng thay đổi của các biến là một ứng dụng quan trọng của EDA. Khi thực hiện EDA, chúng ta có thể sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê để phát hiện ra các pattern và xu hướng trong dữ liệu, từ đó có thể đưa ra các kết luận và giải thích nguyên nhân đằng sau các trend này.

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng biểu đồ đường để theo dõi sự thay đổi của một biến theo thời gian. Nếu biểu đồ cho thấy xu hướng tăng dần hoặc giảm dần của biến trong một khoảng thời gian nhất định, chúng ta có thể suy ra rằng có một yếu tố nào đó ảnh hưởng đến biến đó trong khoảng thời gian đó.

Ngoài ra, chúng ta cũng có thể sử dụng các kỹ thuật phân tích như phân tích độ tương quan, phân tích phân bố để phát hiện các mối liên hệ giữa các biến, đặc biệt là trong các tập dữ liệu có nhiều biến. Từ đó, chúng ta có thể xây dựng được một mô hình hoặc dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.

Đối với các tập dữ liệu lớn và phức tạp, EDA còn có thể được sử dụng để xác định các nhóm tương đồng và phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đó.

Hiểu rõ hơn về đặc điểm mô tả của các biến và tập dữ liệu

Đặc điểm mô tả của các biến và tập dữ liệu là các thông tin mô tả, tóm tắt về tính chất, đặc điểm của dữ liệu. Đây là thông tin quan trọng để hiểu và phân tích dữ liệu một cách chính xác.

Một số đặc điểm mô tả của các biến có thể bao gồm:

Loại biến: Đây là loại biến định lượng hoặc định tính.
Giá trị trung bình: Là giá trị trung bình của các giá trị của biến.
Phương sai: Đây là độ lệch của giá trị so với giá trị trung bình.
Phân bố: Phân bố của biến là cách các giá trị của biến được phân bố trong tập dữ liệu.
Mức độ biến động: Mức độ biến động của biến là mức độ thay đổi giữa các giá trị của biến trong tập dữ liệu.
Các đặc điểm mô tả của tập dữ liệu bao gồm:
Số lượng quan sát: Đây là số lượng các quan sát trong tập dữ liệu.
Số lượng biến: Đây là số lượng các biến trong tập dữ liệu.
Phạm vi giá trị: Phạm vi giá trị của tập dữ liệu là khoảng giá trị tối đa và tối thiểu của các biến trong tập dữ liệu.
Các giá trị thiếu: Các giá trị thiếu trong tập dữ liệu là các giá trị không có trong tập dữ liệu hoặc các giá trị bị thiếu thông tin.

Việc nắm rõ các đặc điểm mô tả của các biến và tập dữ liệu sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu và áp dụng các phương pháp phân tích thích hợp.

Các bước trong quy trình khám phá dữ liệu (EDA)

Quy trình khám phá dữ liệu (EDA) là quá trình phân tích và khám phá tập dữ liệu để hiểu rõ hơn về đặc điểm và tính chất của dữ liệu. Quy trình này bao gồm các bước chính sau:

Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, các file CSV, các tệp văn bản, tệp PDF, web, API, v.v.
Khám phá dữ liệu: Tìm hiểu và khám phá dữ liệu để hiểu rõ hơn về đặc điểm và tính chất của dữ liệu, bao gồm việc kiểm tra kiểu dữ liệu, giá trị bị thiếu, phân bố, outlier, correlation, v.v.
Tiền xử lý dữ liệu: Xử lý và điền giá trị thiếu, loại bỏ outlier, chuẩn hóa dữ liệu, v.v.
Phân tích dữ liệu: Áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu và thống kê để phát hiện ra các mối quan hệ, kết quả đáng chú ý và các khía cạnh khác của dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ và đồ thị để giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và phát hiện ra các kết quả quan trọng.
Tổng kết và báo cáo: Tổng kết kết quả của quá trình khám phá dữ liệu và báo cáo lại các kết quả quan trọng, phát hiện ra các vấn đề, kết quả đáng chú ý và những gì đã học được về dữ liệu.

Các bước trên không nhất thiết phải thực hiện theo trật tự như vậy và phụ thuộc vào mục đích và tính chất của dữ liệu. Tuy nhiên, quy trình EDA cung cấp một hướng dẫn để tiếp cận với dữ liệu một cách có hệ thống và đáng tin cậy.

Các dạng kỹ thuật khám phá dữ liệu?

Có nhiều kỹ thuật khác nhau để khám phá dữ liệu trong EDA, bao gồm:

Biểu đồ đường (Line chart): Biểu đồ đường là một biểu đồ thể hiện sự thay đổi của một biến liên tục qua thời gian hoặc vị trí.
Biểu đồ cột (Bar chart): Biểu đồ cột thể hiện sự phân bố của một biến rời rạc.
Biểu đồ hộp (Box plot): Biểu đồ hộp được sử dụng để mô tả phân phối của một biến liên tục.
Biểu đồ tương quan (Scatter plot): Biểu đồ tương quan thể hiện mối quan hệ giữa hai biến liên tục.
Heatmap: Heatmap được sử dụng để hiển thị mối tương quan giữa các biến bằng cách sử dụng màu sắc để đại diện cho giá trị.
Histogram: Histogram thể hiện phân bố của một biến liên tục bằng cách chia nó thành các khoảng và đếm số lượng giá trị trong mỗi khoảng.
Biểu đồ vùng (Area chart): Biểu đồ vùng giống như biểu đồ đường, nhưng có màu sắc để đại diện cho phần diện tích bên dưới đường.
Biểu đồ phân phối tần suất (Frequency distribution chart): Biểu đồ phân phối tần suất được sử dụng để thể hiện mối quan hệ giữa các biến rời rạc.

Các kỹ thuật khác bao gồm phân tích thành phần chính (PCA), phân tích cụm (clustering analysis), phân tích đơn biến (univariate analysis), phân tích đa biến (multivariate analysis), phân tích chuỗi thời gian (time series analysis), và nhiều kỹ thuật khác nữa. Tuy nhiên, lựa chọn kỹ thuật khám phá dữ liệu phù hợp sẽ phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu của bạn.

Univariate analysis (Phân tích đơn biến)

Univariate analysis Non-graphical

Univariate analysis là một phương pháp khám phá dữ liệu một biến đơn lẻ để hiểu rõ hơn về đặc tính và phân phối của nó. Univariate analysis có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê đơn giản hoặc phức tạp hơn, và có thể được thực hiện trực tiếp trên dữ liệu hoặc trên các phân phối xác suất của dữ liệu.

Các kỹ thuật univariate analysis non-graphical bao gồm:

Measures of central tendency: là các thước đo đại diện cho giá trị trung tâm của một biến, bao gồm mean (trung bình), median (trung vị), và mode (trị số xuất hiện nhiều nhất).
Measures of variability: là các thước đo đo lường mức độ phân tán của dữ liệu, bao gồm range (phạm vi), variance (phương sai), standard deviation (độ lệch chuẩn), và interquartile range (phạm vi tứ phân vị).
Frequency tables: là bảng tần số cho biết số lần xuất hiện của từng giá trị trong một biến.
Percentiles and quartiles: là các giá trị phân chia dữ liệu thành các phân vị, bao gồm tứ phân vị và trung vị.
Skewness and kurtosis: là các thước đo đo lường độ lệch và độ bè của phân phối của một biến.

Các kỹ thuật univariate analysis non-graphical được sử dụng để phân tích các biến đơn lẻ và hiểu rõ hơn về tính chất của chúng, cũng như để đánh giá tính phù hợp của chúng cho các mô hình phân tích dữ liệu.

Univariate analysis Graphical

Univariate analysis là phân tích một biến duy nhất trong tập dữ liệu và đưa ra các đặc điểm mô tả về biến đó. Univariate analysis có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê và trực quan.

Univariate analysis Graphical là một trong những kỹ thuật phân tích thống kê đơn biến thường được sử dụng trong EDA. Kỹ thuật này sử dụng các biểu đồ để trực quan hóa các tính chất của biến và giúp cho người phân tích có thể dễ dàng nhận ra các đặc điểm của biến đó. Các biểu đồ phổ biến được sử dụng trong univariate analysis graphical bao gồm:

Biểu đồ tần số (frequency plot): Biểu đồ này thể hiện số lần xuất hiện của các giá trị riêng lẻ của biến. Nó giúp hiểu được phân bố của dữ liệu và xác định được các giá trị xuất hiện nhiều nhất và ít nhất.
Biểu đồ boxplot: Biểu đồ này giúp đánh giá phân bố của dữ liệu và xác định các giá trị ngoại lai.
Biểu đồ histogram: Biểu đồ này sử dụng các cột dọc để hiển thị phân bố của dữ liệu. Nó giúp xác định được phân bố của dữ liệu theo kiểu liên tục.
Biểu đồ quantile-quantile (QQ plot): Biểu đồ này so sánh phân phối của một biến với phân phối chuẩn. Nếu biến đó có phân phối chuẩn, thì các điểm trên biểu đồ sẽ nằm trên một đường thẳng.
Biểu đồ kernel density estimate (KDE): Biểu đồ này giúp đánh giá phân bố của dữ liệu một cách trực quan. Nó sử dụng một hàm kernel để ước tính hình dạng của phân phối.

Bivariate analysis (Phân tích hai biến)

Bivariate analysis là phương pháp khám phá tương quan giữa hai biến trong tập dữ liệu. Kỹ thuật này cho phép phân tích mối liên hệ giữa các biến và hiểu rõ hơn về cách chúng tương tác với nhau.

Có nhiều kỹ thuật phân tích hai biến như:

Scatter plot: đây là phương pháp phổ biến nhất trong bivariate analysis. Nó biểu thị tương quan giữa hai biến bằng cách hiển thị chúng trên một đồ thị hai chiều. Scatter plot cho phép ta xác định mối quan hệ giữa hai biến, nếu chúng có tương quan thì điểm trên đồ thị sẽ hình thành một hình dạng chung (như một đường thẳng hoặc một đường cong).
Correlation analysis: đây là phương pháp định lượng tương quan giữa hai biến. Nó dựa trên hệ số tương quan Pearson, có giá trị từ -1 đến 1, với -1 biểu thị tương quan âm hoàn toàn, 0 biểu thị không có tương quan và 1 biểu thị tương quan dương hoàn toàn. Correlation analysis giúp ta hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến và có thể dùng để dự đoán các giá trị bất kỳ của biến đích dựa trên giá trị của biến độc lập.
ANOVA (Analysis of Variance): đây là phương pháp phân tích sự khác biệt giữa hai biến đối với một biến phụ thuộc. ANOVA giúp ta xác định xem liệu sự khác biệt giữa các nhóm trong biến độc lập có đủ lớn để ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không.
Chi-square test: đây là phương pháp phân tích sự khác biệt giữa hai biến đối với biến phân loại. Chi-square test giúp ta xác định xem liệu có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm trong biến độc lập và biến phụ thuộc hay không.

Multivariate analysis (Phân tích đa biến)

Multivariate analysis (phân tích đa biến) là quá trình phân tích tập dữ liệu với nhiều biến đầu vào cùng một lúc để tìm ra mối quan hệ giữa chúng. Trong phân tích đa biến, các kỹ thuật thống kê được sử dụng để xác định mức độ ảnh hưởng của mỗi biến lên biến mục tiêu.

Một số kỹ thuật phổ biến trong phân tích đa biến bao gồm:

Linear Regression: Phân tích quan hệ giữa biến độc lập và biến mục tiêu.
Logistic Regression: Phân tích quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhị phân.
Principal Component Analysis (PCA): Giảm kích thước của tập dữ liệu bằng cách biến đổi các biến đầu vào thành các thành phần chính.
Cluster Analysis: Phân tích cấu trúc nhóm của tập dữ liệu.
Factor Analysis: Phân tích cấu trúc của tập dữ liệu và xác định các yếu tố ẩn đằng sau các biến đầu vào.

Các kỹ thuật này giúp hiểu rõ hơn về cách các biến đầu vào tương tác với nhau để có thể tạo ra các mô hình dự đoán tốt hơn.

Multivariate Graphical

Multivariate Graphical là một phương pháp khám phá dữ liệu (EDA) sử dụng đồ thị để hiển thị sự tương tác giữa nhiều biến cùng lúc. Phương pháp này giúp ta dễ dàng nhận ra các mô hình phức tạp và tương tác giữa các biến, từ đó đưa ra những phân tích và giải thích cho các mối quan hệ phức tạp đó.

Các kỹ thuật đồ thị phổ biến trong multivariate graphical bao gồm scatter plot ma trận, biểu đồ song song, biểu đồ đường thời gian và biểu đồ heatmap. Scatter plot ma trận là một công cụ mạnh để khám phá sự tương tác giữa các cặp biến trong tập dữ liệu. Biểu đồ song song giúp ta so sánh các biến theo từng phân nhóm và đồng thời phát hiện ra mối quan hệ giữa chúng. Biểu đồ đường thời gian được sử dụng để hiển thị xu hướng và sự thay đổi của các biến theo thời gian. Biểu đồ heatmap giúp ta khám phá mối tương quan giữa các biến trong tập dữ liệu.

Kỹ thuật Multivariate Graphical là một phương pháp rất hữu ích để phát hiện các mối tương tác giữa nhiều biến và giải thích các mối quan hệ phức tạp giữa chúng. Nó cũng giúp ta hiểu rõ hơn về đặc điểm của dữ liệu và tạo ra cơ sở cho việc xây dựng các mô hình phân tích và dự đoán.

Công cụ thực hiện EDA

Để thực hiện EDA, chúng ta cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số công cụ phổ biến được sử dụng trong EDA:

Python và R: Đây là hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi để thực hiện EDA. Cả Python và R đều cung cấp các thư viện phân tích dữ liệu mạnh mẽ như Pandas, Numpy, Matplotlib và Seaborn.
Excel: Excel là một công cụ phổ biến cho việc xử lý dữ liệu. Nó cũng cung cấp các tính năng phân tích dữ liệu, chẳng hạn như Pivot Tables và Charts.
Tableau: Tableau là một công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu rất mạnh mẽ. Nó cho phép người dùng kết nối và truy vấn các nguồn dữ liệu khác nhau và thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp.
Power BI: Power BI là một công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu của Microsoft. Nó cũng cho phép người dùng kết nối và truy vấn các nguồn dữ liệu khác nhau và thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp.
SAS: SAS là một phần mềm phân tích dữ liệu và thống kê được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp và tổ chức lớn.
SPSS: SPSS là một phần mềm phân tích dữ liệu và thống kê của IBM. Nó được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học và y tế.

Các công cụ này có thể giúp người dùng thực hiện EDA một cách nhanh chóng và hiệu quả, từ đó giúp phát hiện ra các thông tin và mẫu dữ liệu quan trọng.

Kết luận

Trong kết bài này, chúng ta có thể kết luận rằng Exploratory Data Analysis (EDA) là một phương pháp tiếp cận để khám phá dữ liệu một cách chi tiết và đưa ra các phân tích cơ bản nhằm hiểu rõ hơn về dữ liệu trước khi tiến hành các phân tích nâng cao. Quy trình EDA bao gồm các bước như tiền xử lý dữ liệu, khám phá và trực quan hóa dữ liệu, phân tích đặc trưng, đánh giá giả thuyết và đưa ra kết luận. Kết quả của quá trình EDA cung cấp cho người phân tích dữ liệu một cái nhìn tổng quan về dữ liệu và giúp họ hiểu được sự tương quan giữa các biến trong dữ liệu. Quá trình này là bước đầu tiên quan trọng trong việc thực hiện phân tích dữ liệu và giúp tăng cường sự hiểu biết về dữ liệu.

TỰ HỌC MARKETING