datautforskning

Datautforskning är processen att systematiskt undersöka data för att förstå dess struktur, innehåll och kvalitet samt för att identifiera mönster, avvikande observationer och potentiella hypoteser. Den fungerar som en förebyggande eller förberedande fas i dataanalys och data science, där målet är att bilda en grund för vidare analys och modeller.

Vanliga metoder inkluderar beskrivande statistik, visualiseringar (histogram, spridningsdiagram, lådagram), korrelationsanalyser och data-profilering. Genom utforskningen kartläggs variabler, deras fördelningar, samband och andel saknade värden, vilket hjälper till att bedöma datakvaliteten och behov av datarengöring.

Processen följer ofta dataförberedelse: insamling och import av data, datarengöring, hantering av saknade värden och outliers, följt av utforskning och möjlig feature engineering. Resultaten används för att formulera hypoteser, guida val av modeller och designa ytterligare analyser. EDA är vanligt i både affärs- och forskningssammanhang.

Verktyg inkluderar programmeringsspråk som Python och R, databasen SQL, samt visualiserings- och affärsintelligensverktyg. Datautforskning kräver en objektiv och reproducerbar arbetsprocess samt dokumentation av antaganden och beslut.

Utmaningar inkluderar data med låg kvalitet, skenbar representativitet, bias och risk för överdriven tolkning. En välutförd datautforskning ger insikter, stöd för beslutsfattande och en tydlig grund för vidare analys.