Analisi Esplorativa dei Dati: La Chiave per Comprendere i Tuoi Dati

Hai mai avuto a che fare con un insieme di dati e ti sei chiesto da dove iniziare?

L’Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) è il primo passo cruciale per comprendere a fondo i tuoi dati. Questa tecnica ti permette di esplorare, visualizzare e riassumere le caratteristiche principali dei tuoi dati, gettando le basi per analisi più approfondite e prendere decisioni informate.

Ma andiamo con ordine e cerchiamo di capire che cos’è l’analisi esplorativa dei dati, come si fa e quali sono gli strumenti utili per esplorare i dati.

Cos’è l’analisi esplorativa dei dati?

L’EDA è un approccio utilizzato dai data analyst per esaminare e comprendere i dati prima di applicare tecniche statistiche o di machine learning più avanzate.

L’obiettivo principale è quello di comprendere a fondo la struttura, le caratteristiche e la qualità del dataset, in modo da poter prendere decisioni informate nelle fasi successive.

In poche parole, l’analisi esplorativa dei dati ti aiuta a “fare amicizia” con i tuoi dati!

Come si fa l’analisi esplorativa dei dati?

Ora che sai cos’è l’EDA, vediamo come metterla in pratica.
Vediamo i punti chiave:

1. Descrizione e riepilogo statistico dei dati:
   • In questa fase, il data analyst esamina le dimensioni del dataset, il numero di osservazioni e variabili.
   • Vengono calcolate le statistiche di riepilogo per ogni variabile, come media, mediana, deviazione standard, minimo, massimo, per avere un’idea della distribuzione dei dati.
   • Si identificano i tipi di dati (numerici, categorici) e si valuta la presenza di outlier o valori anomali.
     
     Ad esempio, se stai analizzando le vendite di un negozio, potresti calcolare la media delle vendite giornaliere.
     
2. Rilevamento e gestione dei valori mancanti:
   • I dataset spesso presentano valori mancanti che possono influenzare l’analisi. È importante identificarli e decidere come gestirli.
   • Le strategie comuni includono l’eliminazione delle osservazioni con valori mancanti, l’imputazione con valori medi/mediani o l’utilizzo di tecniche più avanzate come l’imputazione multipla.
     
     Identifica questi valori e decidi come gestirli, ad esempio eliminando le osservazioni incomplete o imputando i valori mancanti con tecniche appropriate.
     
3. Trasformazione e pulizia dei dati:
   • I dati grezzi possono richiedere trasformazioni per renderli adatti all’analisi, come la normalizzazione delle scale, la codifica delle variabili categoriche, la gestione delle stringhe.
   • La pulizia dei dati implica l’identificazione e la correzione di errori, inconsistenze o formattazioni non corrette.
   • Questa fase assicura che i dati siano in un formato coerente e pronto per l’analisi.
     
     Pulisci i tuoi dati correggendo errori, inconsistenze e formattazioni non corrette.
     
4. Creazione di visualizzazioni per l’EDA:
   • Le rappresentazioni grafiche sono un potente strumento per esplorare e comprendere i dati.
   • Grafici come istogrammi, diagrammi a dispersione, boxplot e heatmap aiutano a visualizzare la distribuzione delle variabili, le relazioni tra di esse e l’identificazione di pattern o anomalie.
   • Le visualizzazioni forniscono intuizioni che guidano ulteriori analisi e la selezione di modelli appropriati.
     
     Ad esempio, un istogramma delle vendite mensili può rivelare la presenza di stagionalità.

L’EDA è un processo iterativo in cui il data analyst esplora i dati da diverse angolazioni, pone domande, formula ipotesi e affina la comprensione del dataset.

Una volta completata questa fase, si passa all’applicazione di tecniche statistiche o di machine learning più avanzate per trarre conclusioni e insight significativi dai dati.

Strumenti e linguaggi per l’analisi esplorativa dei dati

Esistono diversi strumenti e linguaggi di programmazione che puoi utilizzare per condurre l’EDA.

Alcuni dei più popolari includono:

• Python: con librerie come Pandas, NumPy e Matplotlib
• R: con pacchetti come dplyr, ggplot2 e tidyr
• SQL: per l’esplorazione di database
• Excel: per analisi di base e visualizzazioni semplici

Tipologie di analisi esplorativa dei dati

L’EDA può essere suddivisa in diverse tipologie a seconda del numero di variabili considerate e del tipo di visualizzazione utilizzata:

1. Analisi Univariata non grafica: Esamina una variabile alla volta calcolando statistiche di riepilogo come media, mediana, deviazione standard.
   
2. Analisi Univariata grafica: Utilizza grafici come istogrammi o boxplot per visualizzare la distribuzione di una singola variabile.
   
3. Analisi Multivariata non grafica: Esplora le relazioni tra due o più variabili calcolando correlazioni o applicando tecniche di riduzione della dimensionalità.
   
4. Analisi Multivariata grafica: Impiega grafici come diagrammi a dispersione o heatmap per visualizzare le relazioni tra più variabili.

L’Analisi Esplorativa dei Dati è un passo fondamentale nel processo di analisi dei dati.

Ti permette di comprendere a fondo le caratteristiche dei tuoi dati, identificare pattern, anomalie e relazioni tra le variabili.

Che tu sia un principiante o un esperto di dati, padroneggiare l’arte dell’EDA ti aiuterà a prendere decisioni informate e a ottenere il massimo dai tuoi dati.

Allora, sei pronto a tuffarti nell’affascinante mondo dell’esplorazione dei dati?