EDA(Explanatory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) :
통계 그래픽 및 기타 데이터 시각화 방법을 사용하여 주요 특성을 요약하기 위해 데이터 세트를 분석하는 접근 방식
처음 원본 데이터를 보면 무엇부터 시작해야 할지 막막하다. 원본 데이터는 생각보다 난잡하기 때문에, 데이터를 보자마자 바로 분석 기법을 정하고 데이터 분석에 들어가는 사람은 없을 것이다. 데이터 분석에 들어가기 앞서서, 어떤 특성(column)이 중요한 특성인지, 특성들끼리의 관계는 어떤지, 데이터의 분포는 어떤지 등등 데이터를 이해하며 인사이트를 얻는 과정이 필요하다. 데이터에 대한 이해를 잘할수록, 즉 EDA를 잘할수록 데이터 분석 프로젝트를 더 수월하게, 그리고 더 좋은 분석 결과물을 얻어낼 수 있을 거라는 것은 자명하다.
나 또한 데이터 분석 공부를 하면서 EDA의 중요성에 대해 깨닫게 되었고, EDA를 잘할 수 있는 방법을 찾아봤다. 그러다 EDA 역량을 높일 수 있을만한 좋은 사이트를 발견했다!
1. Makeover Monday : https://www.makeovermonday.co.uk/
Makeover Monday | A weekly social data project
Makeover Monday is your weekly learning and development appointment with yourself and hundreds of passionate data people. For free! Join us every Monday to work with a given data set and create better, more effective visualizations and help us make informa
www.makeovermonday.co.uk
이 사이트는 매주 새로운 데이터셋을 가지고 데이터 시각화를 연습해볼 수 있는 사이트이다.
2016/01/04부터 매주 월요일마다 새로운 데이터셋이 공개된다. 공개된 데이터로 데이터 시각화 연습을 할 수 있고 유튜브를 통해 데이터 시각화 피드백을 얻을 수 있다.
앞으로 나도 weekly data visualisation challenge를 시작해봐야겠다.
2. Information is Beautiful : https://informationisbeautiful.net/
Information is Beautiful
Distilling the world's data, information & knowledge into beautiful infographics & visualizations
informationisbeautiful.net
이 사이트는 안에 정말 다양한 시각화 자료들이 있다. 데이터를 시각화한 방법 또한 창의적이고 다양하기 때문에 참고자료 또는 영감을 얻기에 좋다.
데이터 시각화를 할 때 참고자료로 매우 좋을 것 같다.
참고자료:
[1] Jalynne Kim(2020), [데이터 사이언스] EDA의 개념과 데이터분석 잘 하는 법, Medium, https://jalynne-kim.medium.com/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D-%EA%B8%B0%EC%B4%88-eda%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EB%85%90%EA%B3%BC-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D-%EC%9E%98-%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B2%95-a3cac2cc5ebc
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