Keşifsel Veri Analizi
EDA
Tanım
Veri setlerini özetlemek, ana hatlarını ortaya çıkarmak ve istatistiksel modeller kurmadan önce verinin gizli yapısını görselleştirmek için kullanılan analitik yaklaşım.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir nöropsikoloji laboratuvarında, Alzheimer hastalarının reaksiyon süresi verilerini inceleyen bir araştırmacı, hipotez testine geçmeden önce EDA uygular. Saçılım grafikleri (scatterplot) çizdirerek iki uçta yer alan anormal değerleri (outlier) fark eder; bu değerlerin cihaz kalibrasyon hatasından kaynaklandığını saptayıp veriyi temizleyerek analizlerin yanlılık payını sıfırlar.
Derin Analiz
Keşifsel Veri Analizi (EDA), John Tukey tarafından istatistik disiplinine kazandırılmış bir paradigmadır. Geleneksel doğrulayıcı istatistiksel testlerin (hipotez testleri vb.) aksine, EDA önsel varsayımlara dayanmaz. Verinin kendisine 'konuşma alanı' tanır. Bilişsel bilimlerde ve nörobilimde, özellikle karmaşık EEG, fMRI veya davranışsal zaman serisi verilerinin ön işlenmesinde kritik bir basamaktır. Veri setindeki sapmaları, eksik gözlemleri, varyans heterojenliğini ve dağılım anomalilerini (çarpıklık, basıklık) tespit etmek amacıyla grafiksel özetleme araçları (kutu grafikleri, saçılım matrisleri) ve sayısal özetler kullanılır. Amaç, verinin doğasındaki lineer olmayan örüntüleri ve beklenmeyen ilişkileri algoritmik önyargılardan bağımsız olarak yakalamaktır.
Etimoloji
İngilizce 'Exploratory Data Analysis' ifadesinin kısaltmasıdır. 'Exploratory' (Latince 'explorare' [keşfetmek, arayıp bulmak]) ve 'Data' (Latince 'datum' [verilen, verilmiş olan şey]) sözcüklerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Doğrulayıcı Veri Analizi (Confirmatory Data Analysis) ile sıklıkla karıştırılır. EDA, hipotez üretmek ve veriyi keşfetmek için kullanılırken; Doğrulayıcı Analiz, önceden belirlenmiş hipotezleri test etmek ve istatistiksel anlamlılığı doğrulamak için uygulanır.