データサイエンスの第一歩！探索的データ解析(EDA)とは？

探索的データ分析（EDA）は、データ分析の初期段階で行われる手法の一つです。主に、データの特性やパターンを発見し、その後の分析の方向性を明確にするための手法として利用されます。

EDAの重要性

データ分析を行う上で、EDAは非常に重要な役割を果たします。データには様々な特性やパターンが隠れていることが多く、EDAを通じてそれらの特性を明らかにすることで、より適切な分析手法の選択やデータの前処理方法を選ぶ手助けとなります。

EDAの手法

探索的データ分析では、次のような手法が一般的に利用されます。

• 統計的サマリー: データの基本的な統計情報（平均、中央値、標準偏差など）を確認します。

• ヒストグラムや散布図の作成: データの分布や関連性を可視化します。

• 相関係数の計算: 二つの変数間の関連性を数値で表します。

EDAの課題

探索的データ分析にも、次のような課題が存在します。

• データの品質: データにノイズや欠損が多い場合、EDAの結果も信頼性が低くなる可能性があります。

• 複数の解釈: 同じデータに対して、異なる解釈や見解が存在する場合があります。

まとめ

探索的データ分析は、データ分析の方向性を定める上で非常に重要な手法です。データの特性やパターンをしっかりと掴むことで、その後の分析がよりスムーズに進められるでしょう。