Analisi esplorativa dei dati (EDA)

L'analisi esplorativa dei dati (EDA) è un passaggio fondamentale nel flusso di lavoro della data science. Consiste nel riepilogare, visualizzare e comprendere i dati per individuare schemi, relazioni e informazioni utili.

In questa lezione esplorerà le tecniche per eseguire l'EDA utilizzando librerie Python come Pandas e Matplotlib.

Che cos'è l'EDA?

L'EDA la aiuta a:

• Comprendere la struttura e le caratteristiche dei dati.
• Individuare schemi, tendenze e valori anomali.
• Decidere come preelaborare i dati per ulteriori analisi o per la modellazione.

Riepilogare i dati con Pandas

Pandas mette a disposizione funzioni per generare statistiche descrittive e riepilogare i dataset:

# Example: Summarizing data
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.describe())

Visualizzare i dati con Matplotlib

Matplotlib è una potente libreria per creare visualizzazioni. La utilizzi per creare grafici e diagrammi nell'ambito dell'EDA.

# Example: Plotting data
import matplotlib.pyplot as plt

x = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
y = [50000, 60000, 70000]
plt.bar(x, y)
plt.title('Salaries')
plt.show()

Individuare i dati mancanti

Pandas semplifica l'individuazione dei valori mancanti nel dataset:

# Example: Identifying missing data
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', None], 'Age': [25, None, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull().sum())

Analisi della correlazione

La correlazione misura la relazione tra variabili numeriche. Utilizzi Pandas per calcolare le matrici di correlazione:

# Example: Correlation analysis
print(df.corr())

Visualizzare le distribuzioni

Comprendere la distribuzione dei dati è fondamentale per l'EDA. Utilizzi gli istogrammi per visualizzare le distribuzioni:

# Example: Visualizing distributions
import seaborn as sns
sns.histplot(df['Salary'])
plt.show()

Rilevamento dei valori anomali

I valori anomali possono influire sull'analisi. I diagrammi a scatola sono utili per rilevare i valori anomali:

# Example: Detecting outliers
sns.boxplot(x=df['Salary'])
plt.show()

Errori comuni nell'EDA

Ecco alcuni errori da evitare:

• Saltare le visualizzazioni e affidarsi esclusivamente ai riepiloghi numerici.
• Ignorare i dati mancanti e i valori anomali.
• Non esplorare le relazioni tra le variabili.

Che cosa abbiamo imparato?

In questa lezione ha imparato:

• L'importanza dell'analisi esplorativa dei dati (EDA).
• Come riepilogare i dati utilizzando Pandas.
• Come visualizzare distribuzioni, valori anomali e correlazioni utilizzando Matplotlib e Seaborn.
• Gli errori comuni da evitare durante l'EDA.

Ottimo lavoro! Passiamo al prossimo argomento.