Einführung in die explorative Datenanalyse | Grundlagen der EDA mit Python | Great Learning

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Die explorative Datenanalyse wird von Data Scientists verwendet, um Datensätze zu analysieren und zu untersuchen sowie deren Hauptmerkmale zusammenzufassen, häufig unter Verwendung von Datenvisualisierungsmethoden. Sie hilft dabei, herauszufinden, wie man Datenquellen am besten manipuliert, um die benötigten Antworten zu erhalten, und erleichtert es Data Scientists, Muster zu entdecken, Anomalien zu erkennen, Hypothesen zu testen oder Annahmen zu überprüfen. EDA wird hauptsächlich verwendet, um zu sehen, was Daten über die formale Modellierung oder Hypothesenprüfung hinaus offenbaren können, und bietet ein besseres Verständnis der Variablen im Datensatz und der Beziehungen zwischen ihnen. Sie kann auch helfen zu bestimmen, ob die statistischen Techniken, die Sie für die Datenanalyse in Betracht ziehen, geeignet sind oder nicht.

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