O co chodzi z procesem EDA w SQL?
Kiedy otrzymujemy nowy zestaw danych do analizy, może to być ekscytujące, ale też nieco przytłaczające. Niezależnie od tego, czy jesteśmy doświadczonymi analitykami danych, czy dopiero zaczynamy, kluczowe jest rozpoczęcie od sprawdzenia podstawowych cech naszych danych. Eksploracyjna analiza danych, czyli Exploratory Data Analysis (EDA), jest tutaj niezwykle pomocna.
EDA to proces, który pozwala nam zrozumieć nasze dane, ocenić założenia statystyczne, rozpoznać wzorce, wykryć anomalie i testować hipotezy. Ta technika ma na celu dostarczenie analitykowi jak najwięcej informacji o danych, które przygotowuje do dalszych kroków, takich jak pre-processing, feature engineering, modelowanie czy wizualizacja.
W tym artykule przedstawię kroki, które można podjąć podczas EDA z wykorzystaniem SQL, uniwersalnego języka do manipulowania danymi.
EDA w SQL – kolejność działań
1. Zrozumienie Struktury Danych
Pierwszym krokiem jest zrozumienie struktury naszych danych. Chcemy wiedzieć, jakie mamy tabele, jakie są relacje między nimi i jakie kolumny są dostępne.
W SQL, możemy to zrobić za pomocą polecenia DESCRIBE lub SHOW COLUMNS.
DESCRIBE nazwa_tabeli;Lub:
SHOW COLUMNS FROM nazwa_tabeli;2. Analiza Pojedynczych Zmiennych
Następnie chcemy zrozumieć rozkład naszych zmiennych. Możemy to zrobić za pomocą funkcji agregujących SQL, takich jak COUNT, SUM, AVG, MIN i MAX.
SELECT
COUNT(*) as total_rows,
COUNT(DISTINCT nazwa_kolumny) as unique_values,
AVG(nazwa_kolumny) as mean,
MIN(nazwa_kolumny) as min,
MAX(nazwa_kolumny) as max
FROM
nazwa_tabeli;3. Analiza Brakujących Danych
Brakujące dane mogą wpływać na jakość naszych analiz i modeli. Możemy użyć SQL do zidentyfikowania, które kolumny mają brakujące wartości.
SELECT
COUNT(*) - COUNT(nazwa_kolumny) as missing_values
FROM
nazwa_tabeli;4. Analiza Korelacji i Zależności
Chcemy zrozumieć, jak nasze zmienne są ze sobą powiązane. SQL pozwala nam to zrobić za pomocą funkcji takich jak CORR dla korelacji
lub poprzez zastosowanie operatorów takich jak GROUP BY, aby zobaczyć, jak różne grupy wpływają na nasze zmienne.
SELECT
CORR(kolumna1, kolumna2) as correlation
FROM
nazwa_tabeli;5. Wykrywanie Anomalii
Anomalie mogą wpływać na jakość naszych analiz i modeli. Możemy użyć SQL do wykrywania potencjalnych anomalii, na przykład przez identyfikację wartości odstających.
SELECT
*
FROM
nazwa_tabeli
WHERE
kolumna > (SELECT AVG(kolumna) + 3 * STDDEV(kolumna) FROM nazwa_tabeli)
OR
kolumna < (SELECT AVG(kolumna) - 3 * STDDEV(kolumna) FROM nazwa_tabeli);Podsumowanie
EDA jest niezwykle ważnym krokiem w procesie analizy danych. Umożliwia ona lepsze zrozumienie naszych danych i pozwala podjąć decyzje o następnych krokach. Wykorzystanie SQL w procesie EDA umożliwia efektywne manipulowanie danymi oraz uzyskiwanie cennych informacji, które pomagają w podejmowaniu decyzji i budowaniu modeli. Pamiętaj jednak, że to tylko punkt wyjścia – dalsza analiza zależy od charakterystyki twojego zestawu danych i twoich specyficznych celów.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
Inne ciekawe artykuły:
