ML Pyramid
With machine learning as a whole, EDA is the foundational layer. Together with data engineering, modeling, and inference, it creates the ML pyramid. EDA is the foundational layer because, without it, the rest of the ML workflow will not be successful. EDA provides an understanding and insight into the data that can be directly fed into data engineering.
تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) تحليل البيانات الاستكشافي، والمعروف اختصارًا بـ EDA، يُعتبر مرحلة أساسية في عملية تحليل البيانات. يتضمن هذا التحليل فحص البيانات لفهم خصائصها الرئيسية، غالبًا باستخدام الطرق البصرية، قبل النمذجة أو اختبار الفرضيات. يُعد تحليل البيانات الاستكشافي ضروريًا لتحديد الأنماط، رصد الشذوذ spotting anomalies ، صياغة الفرضيات، والتحقق من الافتراضات من خلال الإحصاءات التلخيصية والتمثيلات البيانية.
أهداف تحليل البيانات الاستكشافي:
- فهم بنية البيانات Data Structure : التعرف على ميزات البيانات، أنواع البيانات، وكميتها.
- تنظيف البيانات: تحديد أي أخطاء أو قيم مفقودة قد تؤثر على جودة التحليل.
- اكتشاف الأنماط والعلاقات Patterns and Relationships : الكشف عن أي علاقات بين المتغيرات قد تكون مفيدة في مرحلة النمذجة.
- تحديد الشذوذ Anomalies : رصد أي قيم غير عادية أو نقاط بيانات استثنائية قد تؤثر على النتائج.
- اختبار الافتراضات: التحقق من صحة الافتراضات التي قد تكون قد قمت بها في بداية التحليل.
خطوات في تحليل البيانات الاستكشافي:
- جمع البيانات Data Collection : تجميع البيانات من مصادر متنوعة، والتي قد تشمل قواعد البيانات، الملفات، أو واجهات برمجة التطبيقات الخارجية.
- تنظيف البيانات Data Cleaning : التعامل مع القيم المفقودة، إزالة الإدخالات المكررة، تصحيح الأخطاء، ومعالجة القيم الشاذة.
- تصور البيانات Data Visualization : استخدام الرسوم البيانية والمخططات لفهم الاتجاهات، الأنماط، والعلاقات. الأدوات الشائعة تشمل الرسوم البيانية، مخططات الصندوق، مخططات النقاط، وغيرها.
- التحليل الإحصائي Statistical Analysis: تطبيق الأطر الإحصائية لتلخيص خصائص البيانات، بما في ذلك الوسيط، المتوسط والمنوال، التباين، الارتباط، وتحليل الانحدار.
- تفسير النتائج: استخلاص الاستنتاجات من EDA لتوجيه التحليلات البيانية الإضافية.
أدوات وتقنيات لتحليل البيانات الاستكشافي:
- لغات البرمجة: Python وR هما اللغتان الأكثر استخدامًا لـ EDA بفضل مكتباتهما القوية لمعالجة البيانات وتصويرها.
- مكتبات Python: Pandas لمعالجة البيانات، Matplotlib وSeaborn لتصوير البيانات، وSciPy للتحليل الإحصائي.
- حزم R: ggplot2 للتصوير، dplyr لمعالجة البيانات، وtidyr لترتيب البيانات.
- البرمجيات: Tableau وPowerBI تقدم واجهات سهلة الاستخدام للمستخدمين الأقل تقنية لأداء EDA.
أهمية تحليل البيانات الاستكشافي في التعلم الآلي: في مشاريع التعلم الآلي، يُعتبر EDA حيويًا لـ:
- اختيار الميزات Feature Selection : تحديد أهم الميزات للنمذجة التنبؤية.
- افتراضات النموذج: التأكد من أن البيانات تلبي الافتراضات المطلوبة بواسطة النموذج، مثل الطبيعة أو الخطية.
- اختيار النموذج: إبلاغ اختيار النموذج من خلال فهم سلوك البيانات.
- تحسين الأداء: تعديل الاستراتيجيات استنادًا إلى الرؤى المكتسبة من EDA لتحسين أداء النموذج. يساعد تحليل البيانات الاستكشافي ليس فقط في تعزيز فهم سلوك مجموعة البيانات ولكنه يساعد أيضًا في اتخاذ القرارات الحاسمة خلال مراحل ما قبل النمذجة لمشروع. من خلال استخدام EDA بفعالية، يمكن لعلماء البيانات التأكد من أن الخطوات اللاحقة في مشروع تحليل البيانات أو التعلم الآلي لديهم تقوم على فهم قوي للاتجاهات والأنماط الكامنة في مجموعة البيانات.
ML Pyramid
في سياق عالم التعلم الآلي يُعتبر تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) الطبقة الأساسية في هرم تعلم الآلة .يأتي بعدها مرحلة هندسة البياناتdata engineering ،ثم مرحلة النمذجةmodeling، ثم الاستدلال inference، يشكل EDA هرم التعلم الآلي. تُعتبر هذه الطبقة الأساسية لأنه بدونها، لن تنجح باقي خطوات عملية التعلم الآلي. يوفر تحليل البيانات الاستكشافي فهمًا ورؤية عميقة للبيانات، والتي يمكن توجيهها مباشرة إلى هندسة البيانات.