탐색적자료분석 예제

데이터가 없을 때 어떻게 예측합니까? 데이터가 36세로 크게 누적됩니다. 36세의 사람들에게 어떤 영향을 미칠까요? 또는 다른 나이? `첫 번째 데이터 집합은 했지만 두 번째 집합은 …` 기계 학습 모델을 실행하기 전에 예비 데이터 분석을 수행하여 더 많은 것에 대해 자세히 알아봅니다. 모델과 모델러 패키지가 책의 마지막 부분에서 어떻게 작동하는지 알아봅니다. 데이터 랭글링 및 프로그래밍 도구가 있으면 모델이 무엇이고 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 가장 쉽기 때문에 나중에 모델링을 절약할 수 있습니다. 데이터 집합에서 EDA를 처음 통과하면 데이터에 대한 더 많은 질문을 제기할 뿐만 아니라 가능한 최소한의 정보를 사용하여 모델을 빌드하여 작업할 기준을 마련하는 것이 목표여야 합니다. 나중에 EDA는 탐색 데이터 분석을 의미합니다. 이상값과 함께 또는 이상값 없이 분석을 반복하는 것이 좋습니다. 결과에 최소한의 영향을 미치고 왜 그 곳에 있는지 알 수 없는 경우 누락된 값으로 바꾸고 계속 진행하는 것이 합리적입니다. 그러나 결과에 상당한 영향을 미치는 경우 정당화 없이 삭제해서는 안 됩니다.

데이터 입력 오류와 같은 원인의 원인을 파악하고 작성시 제거한 내용을 공개해야 합니다. 그들의 데이터는 신경 구조와 학습 기억 프로세스 사이의 관계에 대한 원래의 가설에 대한 “동향”을 보여주었습니다. 실험이 이러한 다른 추세를 조사하도록 설계되지 않았음에도 불구하고 플롯에서 배운 것은 회귀 모델에 의해 설명된 것과 다릅니다. 데이터를 탐색하여 발견 된 패턴은 사전에 예상되지 않았을 수 있습니다 팁에 대한 가설을 제안하고, 새로운 데이터를 수집하여 공식적으로 진술하고 테스트 하는 흥미로운 후속 실험으로 이어질 수있는. 일부 배경에 대 한, FBI는 누락 또는 불완전 한 보고서를 보고 하는 표준화 된 방법이 없습니다 (그들은 매달 데이터를 수집, 그래서 기관 몇 달 동안 보고 할 수 있지만 전체 년). 따라서 비임계는 특정 관할권에 대해 영점 또는 매우 낮은 숫자를 관찰하고 누락 된 데이터를 추정하지 않습니다(예 : Parker & Pruitt)의 플로리다 숫자 (2000)를 참조하십시오. 따라서 이러한 오류를 발견하지 않고이 데이터를 모델링하는 범죄학 문헌에는 꽤 많은 전례가 있습니다. 지침에 따르면, 사용 가능한 시스템과 데이터 필드의 종류에 대해 IT 팀과 논의하여 몇 가지 기본적인 질문에 대답할 수 있지만 전략적으로 충분히 교육을 받지 못했다고 생각할 수 있습니다. 여기서는 간단한 분석 프로젝트를 수행하려고합니다. 존 W. 투키는 1977년에 이 책을 예비 데이터 분석서에 썼습니다. [4] Tukey는 통계 가설 테스트(확인 데이터 분석)에 통계가 너무 많이 중점을 두었다고 가정했습니다.

데이터를 사용하여 가설을 제시하는 데 더 중점을 두어야 합니다. 특히 두 가지 유형의 분석을 혼동하고 동일한 데이터 집합에 사용하는 것은 데이터에서 제안한 가설 테스트에 내재된 문제로 인해 체계적인 편향으로 이어질 수 있다고 말했습니다. 1. 어떤 질문 (들)을 해결하려고 (또는 잘못 증명)?2. 어떤 종류의 데이터가 있고 다른 형식을 어떻게 처리합니까?3. 데이터에서 누락된 내용과 처리 방법은 무엇입니까?4. 이상값은 어디에 있으며 왜 그(것)들에 대해 신경써야 합니까?5. 데이터를 더 많이 얻으려면 기능을 추가, 변경 또는 제거하려면 어떻게 해야 합니까? 데이터 집합에 이상값을 유지하는 것은 모델과 너무 정확하여 오버피팅으로 나타날 수 있습니다. 모든 이상값을 제거하면 모델이 너무 일반화될 수 있습니다(일반적인 것은 잘 작동하지 않습니다).