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データの可視化:
- ヒストグラム: データの分布を把握するために使用します。例えば、特定の数値変数の値の範囲や頻度を確認できます。
- 散布図: 2つの変数の関係性を視覚化するために使用します。相関やパターンを見つけるのに役立ちます。
- 箱ひげ図: 数値変数の分布と外れ値を確認するために使用します。
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データのクリーニング:
- 欠損値の処理: 欠損値を処理する方法として、欠損値の補完や削除を行います。
- 外れ値の処理: 異常値や外れ値を検出し、必要に応じて修正または除外します。
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データの特徴抽出:
- カテゴリカル変数のエンコーディング: カテゴリカル変数を数値に変換する方法として、ラベルエンコーディングやワンホットエンコーディングを使用します。
- 特徴スケーリング: 特徴のスケールを調整する方法として、標準化や正規化を使用します。
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データのプレゼンテーション:
- レポートの作成: EDAの結果を要約し、洞察を提供するレポートを作成します。グラフや表を使ってわかりやすく伝えることが重要です。
Pythonを使用した実例コードは以下の通りです（例示的なコードですので、具体的なデータセットや目的に合わせて適宜カスタマイズしてください）: