【今さら聞けない】What is Data Exploration (データ探索)？

What is Data Exploration?
データエクスプロレーション(データ探索)とは？

データ探索とは、データ分析の最初のステップであり、ユーザーが大規模なデータセットを構造化されていない方法で探索し、初期のパターンや特徴、興味のあるポイントを発見することです。

データエクスプロレーション(データ探索)は何に使えるか？

膨大な量の情報がある場合、データ探索を行うことで、管理可能なサイズに切り詰め、分析を最適化するための作業に集中することができます。

*このプロセスは、データセットが持つすべての情報を明らかにすることを目的としているわけではなく、重要な傾向やより詳細な調査を行うための主要なポイントを大まかに把握することを目的としています。


データ探索には、手動の方法と、データの可視化やチャートなどの自動化されたツールを組み合わせることができます。

このプロセスは、今後の検索対象を絞り込み、無関係なデータポイントや検索結果が得られない可能性のある検索経路を除外するプロセスとなるため、より深い分析を容易にします。

さらに重要なのは、既存の情報に慣れ親しむことで、より良い答えをより簡単に見つけることができるようになることです。

多くの場合、データ調査には可視化が用いられます。それは、何千もの個別の数字や名前を単純に調べるよりも、データセットをより分かりやすく表示するためです。

また、データ探索においては、手動と自動の両側面があり、同じコインの裏表のようなものです。手作業による分析は、ユーザーが情報に慣れるのを助け、大まかな傾向を示すことができます。

また、これらの手法は構造化されていないため、ユーザーは先入観を持たずにデータ全体を調べることができます。

一方、自動化されたツールは、適用の可能性が低いデータポイントを除外したり、データを分析しやすいセットに再編成したり、データセットをスクラブして調査結果を適切なものにしたりするのに優れています。

ほとんどのデータ分析ソフトウェアには、可視化ツールやチャート機能が搭載されており、最初の段階での探索が非常に簡単になります。必要のない情報や、長期的には結果を歪める可能性のある情報を根絶することで、データの削減に役立ちます。

可視化ツールを使って時間をかけてデータを実際に探索することで、相関関係やパターンを見つけ出し、特定のパスが調査する価値があるのか、あるいは情報があまり役に立たないのかを判断することもできます。
データの探索は、作業時間を短縮し、より良い分析を行うための明確な道筋を示すと同時に、より有用で実用的なインサイトを最初から見つけることにも役立ちます。
引用: https://bit.ly/3pGMRvz