Analisi esplorativa dei dati spiegata semplice

Cos’è l’analisi esplorativa dei dati

L’analisi esplorativa dei dati, nota anche come EDA (Exploratory Data Analysis), ti permette di scoprire le informazioni che si celano all’interno di un insieme di dati, di identificarne le caratteristiche principali, di evidenziare eventuali anomalie e di formulare le prime ipotesi di ricerca.

A differenza dell’analisi confermativa, che si concentra sulla verifica di ipotesi predefinite, l’analisi esplorativa dei dati adotta un approccio più flessibile, guidato dalla curiosità e dall’intuizione.

L’obiettivo non è quello di confermare o smentire teorie preesistenti, ma di esplorare i dati in modo libero, lasciando che siano essi stessi a suggerire nuove domande di ricerca e a rivelare dati ed informazioni inaspettate.

L’analisi esplorativa dei dati non si limita a descrivere i dati, ma si spinge oltre, cercando di identificare relazioni tra variabili, di individuare valori anomali (outlier) e di formulare ipotesi di ricerca. Attraverso l’utilizzo di tecniche di data mining e di visualizzazione interattiva, è possibile scoprire nuove informazioni e ottenere una maggiore comprensione del fenomeno oggetto di studio.

L’analisi esplorativa può portare a nuove conoscenze, a decisioni più informate e a un vantaggio competitivo in diversi ambiti, dal business alla ricerca scientifica.

Che cosa vuol dire fare un’analisi esplorativa dei dati

Fare un’analisi esplorativa dei dati significa analizzare un insieme di dati, con l’obiettivo di comprenderne la struttura, le caratteristiche principali e le relazioni. Non si tratta di un processo schematico e predefinito, ma di un’analisi iterativa, guidata dalla curiosità e dall’intuizione.

L’esplorazione dei dati inizia con una fase di familiarizzazione, in cui il consulente osserva attentamente le variabili, ne identifica la tipologia (numeriche, categoriali, testuali) e valuta la qualità e la completezza delle informazioni.

Calcolando medie, mediane, deviazioni standard e quantili, si ottiene una prima sintesi numerica del dataset. Inoltre, la creazione di rappresentazioni grafiche, come istogrammi, diagrammi a barre e scatter plot, permette di visualizzare la distribuzione dei dati, le relazioni tra le variabili e l’eventuale presenza di anomalie.

L’analisi esplorativa dei dati non si limita però a una semplice descrizione delle caratteristiche osservate. Il suo obiettivo è più ambizioso: svelare i pattern nascosti e formulare ipotesi di ricerca. Per raggiungere questo scopo, si utilizzano tecniche di data mining, come la cluster analysis e l’analisi delle componenti principali. Queste tecniche permettono di identificare gruppi omogenei di osservazioni e di ridurre la dimensionalità dei dati, semplificandone la comprensione e aprendo la strada a nuove intuizioni.

Quali sono le differenze tra analisi esplorativa dei dati e data mining? L’analisi esplorativa dei dati si concentra sulla comprensione dei dati e sulla formulazione di ipotesi, mentre il data mining si concentra sull’estrazione di pattern e modelli predittivi dai dati.

Come si fa l’analisi esplorativa dei dati con R

Realizzare un’analisi esplorativa dei dati (EDA) con R ti permette di scoprire informazioni preziose nascoste all’interno di un dataset, trasformando numeri grezzi in intuizioni. Con i suoi pacchetti dedicati alla statistica e alla visualizzazione, permette di estrarre valore dai tuoi dati, trasformandoli da semplici numeri a potenti strumenti decisionali.

1. Importazione e preparazione dei Dati

R supporta diversi formati, come CSV, Excel e database, semplificando l’acquisizione da diverse fonti. Una volta importati, i dati possono essere facilmente manipolati e trasformati, grazie alle potenti funzioni di R per la selezione, il filtraggio, l’aggregazione e la creazione di nuove variabili.

2. Esplorazione con statistiche descrittive e grafici

R mette a disposizione numerose funzioni per calcolare medie, mediane, deviazioni standard, quantili e altre misure di sintesi, offrendo una panoramica quantitativa della distribuzione dei dati. La creazione di grafici in R è altrettanto semplice e versatile: pacchetti come ggplot2 consentono di realizzare grafici di alta qualità e personalizzabili, come istogrammi, diagrammi a barre, scatter plot e box plot.

3. Relazioni tra variabili e identificazione outlier

Utilizzando funzioni di correlazione, regressione lineare e altri modelli statistici, puoi identificare le variabili che influenzano maggiormente il fenomeno oggetto di studio e quantificare la forza e la direzione della loro relazione.

R offre anche strumenti potenti per l’identificazione di outlier, ovvero valori anomali che si discostano in modo significativo dalla distribuzione dei dati. Questi valori possono influenzare le analisi statistiche, quindi è importante identificarli e valutare se escluderli o trattarli in modo specifico. R ti mette a disposizione diverse funzioni e metodi per questa operazione, come il metodo del box plot o il calcolo dello z-score.

Come eseguire un’analisi esplorativa con SQL

SQL offre diverse funzionalità che lo rendono uno strumento adatto per l’esplorazione dei dati, soprattutto quando si lavora con grandi dataset memorizzati in database relazionali. Il suo punto di forza, risiede nella sua capacità di accedere ai dati direttamente alla fonte, senza doverli esportare in altri software. Attraverso specifiche query SQL, è possibile estrarre, filtrare, aggregare e trasformare i dati e ottenere informazioni utili per l’analisi esplorativa.

Per calcolare statistiche descrittive con SQL, si utilizzano le funzioni aggregate, come AVG (media), COUNT (conteggio), MAX (massimo), MIN (minimo), SUM (somma) e STDDEV (deviazione standard). Queste funzioni possono essere applicate a singole colonne o a gruppi di dati, utilizzando la clausola GROUP BY per aggregare i dati in base a una o più variabili categoriali.

Ad esempio, per calcolare la media delle vendite per ogni regione, si può utilizzare la seguente query:

SELECT regione, AVG(vendite) AS media_vendite
FROM tabella_vendite
GROUP BY regione;

Oltre alle statistiche descrittive, SQL permette di esplorare la distribuzione dei dati utilizzando la clausola GROUP BY in combinazione con la funzione COUNT(*). Ad esempio, per ottenere la frequenza delle diverse categorie di un attributo, è possibile utilizzare una query come la seguente:

SELECT categoria_prodotto, COUNT(*) AS frequenza
FROM tabella_prodotti
GROUP BY categoria_prodotto;

Pur non offrendo funzionalità di visualizzazione integrate, i risultati delle query SQL possono essere facilmente esportati in altri software, come Excel o Tableau, per creare grafici e dashboard interattivi. Inoltre, alcuni database relazionali, come PostgreSQL, includono estensioni per la creazione di grafici direttamente all’interno del database.

Analisi esplorativa dei dati con Python

Grazie alle sue librerie specializzate, come Pandas, NumPy e Matplotlib, Python ti permette di esplorare i dati in modo interattivo, identificare pattern, formulare ipotesi e preparare il terreno per analisi più approfondite.

Il primo passo per condurre un’EDA con Python è l’importazione dei dati. Grazie alle sue librerie, Python supporta l’importazione da diversi formati di file, come CSV, Excel, JSON e database. La libreria Pandas, in particolare, offre strutture dati efficienti e flessibili, come i DataFrame, per la manipolazione e l’analisi dei dati.

# Importazione di un file CSV con Pandas
import pandas as pd
dati = pd.read_csv("mio_file.csv")

Una volta importati, i dati possono essere esaminati utilizzando metodi di Pandas per ottenere informazioni sulla struttura del DataFrame, come il numero di righe e colonne, i tipi di dati e le statistiche descrittive di base.

# Visualizzazione delle prime righe del DataFrame
print(dati.head())

# Informazioni sulla struttura del DataFrame
print(dati.info())

# Statistiche descrittive di base
print(dati.describe())

# Creazione di un istogramma con Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(dati["colonna1"])
plt.show()

# Calcolo della media di una colonna
media = dati["colonna1"].mean()

# Calcolo della deviazione standard di una colonna
deviazione_standard = dati["colonna1"].std()

Analisi esplorativa dei dati con SAS

SAS (Statistical Analysis System) è un potente software statistico utilizzato in ambito aziendale e accademico per scoprire le informazioni nascoste all’interno di un dataset. Supporta diversi formati di file, inclusi CSV, Excel, database e formati proprietari. Le procedure DATA e PROC IMPORT permettono di importare i dati in un dataset SAS, pronto per essere analizzato.

Una volta importati, i dati possono essere manipolati e trasformati utilizzando le funzioni SAS per la selezione, il filtraggio, l’aggregazione e la creazione di nuove variabili. La procedura DATA consente di creare nuovi dataset a partire da quelli esistenti, modificare i valori delle variabili e applicare trasformazioni complesse.

Inoltre, SAS include strumenti per la visualizzazione dei dati, come PROC SGPLOT e PROC GPLOT, che permettono di creare grafici informativi per l’analisi esplorativa.

Tre delle procedure più comunemente utilizzate per l’analisi esplorativa dei dati in SAS sono:

• PROC MEANS: calcola le statistiche di base (media, mediana, deviazione standard, quantili) per le variabili numeriche.
• PROC FREQ: analizza la frequenza delle variabili categoriche, creando tabelle che mostrano quante volte compare ogni valore e la sua percentuale.
• PROC UNIVARIATE: fornisce un’analisi più approfondita di una singola variabile, includendo non solo le statistiche descrittive di base, ma anche test per verificare se la variabile segue una distribuzione normale e grafici come istogrammi e box plot.

Ecco 3 esempi di calcolo esplorativo con SAS:

/* Calcola le statistiche descrittive per la variabile 'vendite' */
PROC MEANS DATA=mio_dataset;
VAR vendite;
RUN;

/* Analizza la frequenza della variabile 'categoria_prodotto' */
PROC FREQ DATA=mio_dataset;
TABLES categoria_prodotto;
RUN;

/* Analisi descrittiva della variabile 'età' */
PROC UNIVARIATE DATA=mio_dataset;
VAR età;
HISTOGRAM età; /* Crea un istogramma */
RUN;

Consulenza professionale per l’analisi esplorativa

Analisi-statistiche.it ti offre un servizio di consulenza professionale in analisi esplorativa dei dati. Grazie a un team di statistici qualificati, analizziamo i tuoi dati con rigore scientifico, utilizzando le tecniche e gli strumenti più avanzati ad oggi conosciuti.

Un’analisi esplorativa dei dati condotta in modo errato può portare a conclusioni fuorvianti, bias di conferma e modelli predittivi inefficaci. È fondamentale utilizzare metodi statistici appropriati, considerare il contesto dei dati e validare le ipotesi.

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