Eksploracja danych (ang. Data Exploration) to proces analizy zbiorów danych w celu zrozumienia ich struktury, wzorców oraz właściwości. Jest to kluczowy etap w analizie danych, który pomaga w identyfikacji istotnych informacji oraz formułowaniu hipotez do dalszych badań. Eksploracja danych może obejmować zarówno techniki statystyczne, jak i wizualizację danych.
Podczas eksploracji danych można stosować różnorodne metody, takie jak:
- Podstawowe statystyki: Analiza średnich, median, odchyleń standardowych i innych miar statystycznych, aby zrozumieć rozkład danych.
- Wizualizacja danych: Użycie wykresów i diagramów, takich jak histogramy, wykresy pudełkowe czy wykresy rozrzutu, aby zobrazować relacje i wzorce w danych.
- Analiza korelacji: Sprawdzanie, jak różne zmienne są ze sobą powiązane.
- Segmentacja danych: Grupowanie danych w celu identyfikacji podobnych obserwacji lub wzorców.
Eksploracja danych jest szczególnie istotna w kontekście uczenia maszynowego, ponieważ dostarcza wstępnych informacji, które mogą wpływać na wybór modeli, przetwarzanie danych i interpretację wyników. Umożliwia także wykrycie problemów z danymi, takich jak brakujące wartości czy anomalie, które mogą zniekształcić analizę.
