অন্বেষণমূলক ডেটা বিশ্লেষণ বলতে বোঝায় ডেটার প্রাথমিক তদন্ত সম্পাদনের সমালোচনামূলক প্রক্রিয়াকে বোঝায় যাতে প্যাটার্নগুলি আবিষ্কার করা যায়, অসঙ্গতিগুলি চিহ্নিত করা যায়, অনুমান পরীক্ষা করা যায় এবং অনুমানগুলি পরীক্ষা করা যায় সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান এবং গ্রাফিকাল উপস্থাপনা।
অন্বেষণমূলক ডেটা বিশ্লেষণে আমরা কী করতে পারি?
অন্বেষণকারী ডেটা বিশ্লেষণ (EDA) হল ডেটাসেটগুলির মূল বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংক্ষিপ্ত করার জন্য বিশ্লেষণ করার একটি পদ্ধতি। এটি ডেটা বোঝার জন্য, এটি সম্পর্কিত কিছু প্রসঙ্গ পেতে, ভেরিয়েবল এবং তাদের মধ্যে সম্পর্কগুলি বুঝতে এবং অনুমান তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তৈরি করার সময় কার্যকর হতে পারে৷
অন্বেষণমূলক ডেটা বিশ্লেষণের পদক্ষেপগুলি কী কী?
ডেটা এক্সপ্লোরেশন এবং প্রিপ্রসেসিংয়ের ধাপ:
- ভেরিয়েবল এবং ডেটা প্রকারের সনাক্তকরণ।
- বেসিক মেট্রিক্স বিশ্লেষণ করা।
- নন-গ্রাফিক্যাল ইউনিভেরিয়েট বিশ্লেষণ।
- গ্রাফিকাল ইউনিভেরিয়েট বিশ্লেষণ।
- বাইভেরিয়েট বিশ্লেষণ।
- পরিবর্তনশীল রূপান্তর।
- মিসিং ভ্যালু ট্রিটমেন্ট।
- বাহ্যিক চিকিৎসা।
গবেষণায় অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ কী?
অন্বেষণকারী ডেটা বিশ্লেষণ (EDA) হল ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ। … EDA বিদ্যমান সমীক্ষা ডেটাতে প্যাটার্ন, প্রবণতা, বহির্মুখী এবং অপ্রত্যাশিত ফলাফল পরীক্ষা করে, এবং ডেটা যে বর্ণনাটি হাইলাইট করতে ভিজ্যুয়াল এবং পরিমাণগত পদ্ধতি ব্যবহার করেবলছি।
অন্বেষণমূলক ডেটা বিশ্লেষণে ব্যবহৃত দুটি পদ্ধতি কী কী?
EDA প্রকারের কৌশলগুলি হয় গ্রাফিকাল বা পরিমাণগত (নন-গ্রাফিক্যাল)। যদিও গ্রাফিকাল পদ্ধতিতে ডায়াগ্রামেটিক বা ভিজ্যুয়াল উপায়ে ডেটা সংক্ষিপ্ত করা জড়িত, অন্যদিকে পরিমাণগত পদ্ধতিতে সারাংশ পরিসংখ্যানের গণনা জড়িত।
