Cosa si intende per analisi esplorativa dei dati? Questa strategia è messa in campo dai data scientist con lo scopo di analizzare una quantità importante di dati, così da verificare le caratteristiche ricorrenti, tra cui pattern, individuazione di anomalie, ipotesi, test.
Che cos’è l’analisi esplorativa dei dati (EDA)?
Nota con il nome di EDA (Exploratory Data Analysis), l’analisi esplorativa dei dati è un processo fondamentale per scoprire e interpretare le informazioni nascoste all’interno dei dataset. Questo approccio flessibile, basato su curiosità e intuizione, permette non solo di spiegare i dati, ma di individuare pattern ricorrenti, anomalie e tendenze che possono guidare lo sviluppo di soluzioni innovative.
In un contesto sempre più data-driven, l’EDA rappresenta il primo passo per abilitare tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il machine learning, creando le basi per l’implementazione di modelli predittivi e prescrittivi capaci di automatizzare decisioni e processi.
L’EDA diventa un alleato per trasformare i dati in valore concreto, attraverso l’utilizzo di soluzioni avanzate di UI & Data visualization, come ad esempio la piattaforma Geolocalization di D/VisionLab che permette di raccogliere, visualizzare ed analizzare dati geolocalizzati in tempo reale.
Importanza dell’analisi esplorativa nella data science
A una prima occhiata, non è facile comprendere errori, pattern, anomalie, eventi ricorrenti. Soprattutto perché bisogna concentrarsi sulle relazioni tra le variabili.
Mediante l’analisi esplorativa dei dati, i data scientist possono ottenere un quadro molto più chiaro e valido, rispondendo a determinate richieste degli stakeholder.
In particolare, in settori come quello medico, l’imaging medico gioca un ruolo fondamentale per estrarre informazioni utili dai dati.
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Tipologie di analisi dei dati
Quali sono le tipologie di analisi dei dati a cui faranno riferimento i data scientist? Sono quattro, e ciascuna presenta le proprie caratteristiche: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva.
Analisi descrittiva
L’analisi descrittiva fornisce un quadro generale dei dati esaminati attraverso statistiche come medie, varianze e deviazioni standard.
Ad esempio, utilizzare medie e deviazioni standard per comprendere la distribuzione delle vendite mensili può aiutare a identificare periodi di alta o bassa performance.
Analisi diagnostica
Per individuare le cause di eventi specifici, l’analisi diagnostica utilizza tecniche come il data mining o il rilevamento delle correlazioni.
Un esempio pratico potrebbe essere analizzare le vendite per area geografica e confrontarle con eventi stagionali per capire il motivo di un calo nelle entrate.
Analisi predittiva
L’analisi predittiva si concentra sulle previsioni future e sfrutta strumenti come la modellazione e il machine learning.
Ad esempio, utilizzare modelli di regressione per prevedere la domanda futura di un prodotto permette di ottimizzare la produzione e la gestione degli stock.
Analisi prescrittiva
Questa tipologia si rifà a tecniche avanzate e attuali come l’intelligenza artificiale e il machine learning per estrarre valore dai dati, andando a mitigare eventuali rischi e fornendo una risposta agli eventi, quindi migliorando il processo decisionale stesso.
Un esempio concreto potrebbe essere usare algoritmi di ottimizzazione per suggerire le migliori strategie di marketing basate sui dati storici delle campagne.
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Strumenti di analisi esplorativa dei dati
Python, R, SAS e SQL sono degli strumenti preziosi per l’analisi esplorativa dei dati: parliamo di linguaggi di programmazione avanzati che consentono di raggiungere l’obiettivo. Vediamo le caratteristiche peculiari.
Utilizzo di R per l’analisi esplorativa
R è uno dei linguaggi di programmazione come punto di riferimento per il calcolo statistico e la grafica. Open source, è un linguaggio che consente di manipolare e visualizzare i dati, un prodotto piuttosto avanzato con cui sviluppare eventuali statistiche e, infine, l’analisi stessa.
Un esempio potrebbe essere: usare R per creare grafici di dispersione e rilevare correlazioni tra variabili come il prezzo e il volume di vendita.
Come eseguire un’analisi esplorativa con SQL
Structured Query Language (SQL, come è noto) è un linguaggio utile a chi si occupa dell’analisi dei dati in quanto dinamico, poiché permette di estrarre i dati semplici o in modo aggregato, in base a quello di cui abbiamo bisogno. Usando delle specifiche avanzate, è possibile estrarre, aggregare, filtrare o trasformare i dati.
Nel concreto SQL può essere utilizzato, ad esempio, per identificare i prodotti più venduti in un determinato trimestre e creare report specifici per i manager.
Analisi esplorativa con Python
Python dispone, nello specifico, di diverse librerie specializzate che coadiuvano l’analisi, tra cui Matplotlib e Pandas, NumPy. A cosa serve? A fare un po’ tutto, in realtà, come identificare la presenza di eventuali pattern, esplorare i dati o formulare ipotesi.
Un caso d’uso potrebbe essere analizzare i dati dei clienti per individuare i segmenti più redditizi utilizzando grafici interattivi.
Utilizzo di SAS nell’analisi esplorativa
Infine, c’è Statistical Analysis System, ovvero SAS, un software statistico piuttosto avanzato, tanto da essere usato nelle aziende quanto in ambito accademico, poiché riesce a individuare tutte quelle informazioni nascoste che si trovano in un dataset.
SAS, ad esempio, può essere utilizzato per individuare anomalie nelle spese aziendali analizzando dataset finanziari per prevenire frodi.
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Metodologie e tecniche utilizzate nell’analisi esplorativa
Sono tante le metodologie, le tecniche e le tecnologie avanzate che oggi hanno portato la visualizzazione e l’analisi dei dati a un livello successivo. Per alcuni inimmaginabile, ma, per noi di D/Vision Lab, siamo solamente all’inizio di una nuova era.
Siamo specializzati nell’esplorazione interattiva e nell’analisi dei dati: garantiamo il massimo valore, rivolgendoci alle aziende, alle organizzazioni e alle istituzioni. Contattaci per saperne di più.
