Exploratory Data Analysis (EDA) w kontekście AI

Wprowadzenie do Exploratory Data Analysis (EDA)

Exploratory Data Analysis (EDA) to kluczowy etap w procesie analizy danych, szczególnie w kontekście sztucznej inteligencji (AI). Jego celem jest zrozumienie struktury danych, identyfikacja wzorców, wykrycie anomalii oraz przygotowanie danych do dalszego modelowania. W tym artykule omówimy najważniejsze aspekty EDA oraz techniki stosowane w analizie danych.

Załadowanie danych

Pierwszym krokiem w EDA jest załadowanie danych z różnych źródeł, takich jak pliki CSV, bazy danych, API czy arkusze kalkulacyjne. W języku Python popularne biblioteki do tego celu to Pandas i NumPy. Po załadowaniu danych warto sprawdzić ich strukturę za pomocą metod takich jak head(), info() oraz describe(), które dostarczają podstawowych informacji o zbiorze danych.

Zrozumienie danych

Analiza struktury danych obejmuje sprawdzenie liczby rekordów, typów zmiennych oraz ich rozkładu. Ważne jest, aby upewnić się, że typy danych są poprawnie przypisane, np. liczby jako int lub float, a daty jako datetime. Podstawowe statystyki opisowe, takie jak średnia, mediana, kwartyle i odchylenie standardowe, pomagają lepiej zrozumieć dane.

Analiza zmiennych

Analiza zmiennych obejmuje zarówno zmienne numeryczne, jak i kategoryczne. W przypadku zmiennych numerycznych stosuje się histogramy, wykresy pudełkowe oraz wykresy rozrzutu. Dla zmiennych kategorycznych przydatne są wykresy słupkowe i tabele przestawne. Jeśli dane zawierają zmienne czasowe, warto zwizualizować je na wykresach szeregów czasowych.

Czyszczenie danych

Brakujące wartości i wartości odstające mogą znacząco wpłynąć na jakość analizy. Wartości brakujące można uzupełnić średnią, medianą lub interpolacją. Wartości odstające można wykryć za pomocą wykresów pudełkowych i zdecydować, czy je usunąć, czy przekształcić. Dodatkowo należy sprawdzić, czy dane są logiczne, np. czy nie zawierają ujemnych wartości wieku.

Analiza zależności między zmiennymi

Analiza korelacji między zmiennymi numerycznymi pozwala zrozumieć ich wzajemne powiązania. Popularnym narzędziem jest macierz korelacji, która może być wizualizowana jako mapa ciepła. W przypadku zmiennych kategorycznych przydatna jest analiza krzyżowa, która pozwala zidentyfikować zależności między kategoriami.

Transformacja danych

Transformacja danych obejmuje skalowanie, normalizację oraz kodowanie zmiennych kategorycznych. Skalowanie danych jest istotne w przypadku algorytmów wrażliwych na różnice w skali, takich jak regresja liniowa czy k-najbliższych sąsiadów. Kodowanie zmiennych kategorycznych, np. one-hot encoding, pozwala na ich wykorzystanie w modelach uczenia maszynowego.

Podsumowanie i przygotowanie danych do modelu

Ostatnim krokiem EDA jest przygotowanie danych do modelowania. Obejmuje to podział na zbiór treningowy i testowy, zazwyczaj w stosunku 70/30 lub 80/20. W przypadku niezbalansowanych klas można zastosować techniki próbkowania, takie jak oversampling lub undersampling. Na tym etapie warto również przygotować raport EDA, który zawiera kluczowe wnioski i rekomendacje dotyczące dalszej analizy.

Strategie zarządzania i ograniczania Shadow IT 17 marca 2025

Microsoft Copilot – czy warto? Zalety i wady narzędzia AI 15 marca 2025