Вопрос или проблема
Возможно, это не очень хороший вопрос, но я бы все равно спросил, полезно ли проводить разведочный анализ данных (EDA) перед запуском алгоритма кластеризации?
Я понимаю, что EDA помогает нам генерировать полезные и информативные инсайты о данных, что имеет решающее значение для их понимания. Если оставить в стороне стандартные проверки и манипуляции, такие как удаление выбросов, масштабирование, удаление столбцов с постоянными значениями, удаление столбцов с нулевыми/неопределенными значениями и т. д., и если у нас есть 20-30 признаков.
Как EDA поможет мне в создании хороших и осмысленных кластеров? Необходим ли вообще EDA перед кластеризацией?
Примечание: я использую метод k-средних
Как вы узнаете, что необходимо провести кластерный анализ до того, как взглянете на свои данные?
Отставив в сторону вопросы качества данных (чего вы никогда не должны делать), минимальный EDA поможет вам:
- Понять, имеет ли смысл проводить кластерный анализ (редко, на мой взгляд)
- Понять, является ли метод k-средних лучшим инструментом для кластеризации (редко, на мой взгляд)
- Получить представление о количестве кластеров
Затем стоит провести некоторый анализ данных после, чтобы понять, какие кластеры вы выбрали.
Редактировать: В основном, это поможет вам ответить на такие вопросы, как: Как мне интерпретировать результаты кластеризации?
С точки зрения управления данными, инженерии данных и аналитики данных, базовый EDA заставит вас разбить и сгруппировать данные по похожим типам данных. Это создаст ситуацию, когда вам придется заниматься управлением данными и инженерией для решения проблем с качеством и целостностью данных перед выполнением более сложной работы. Например, низкокачественные данные — это данные, которые неполные, плохо кодированные или просто трудны для использования в текущем виде.
С точки зрения статистики и искусственного интеллекта и машинного обучения (AIML), данные представлены в разных форматах, что означает, что вы не можете выполнить кластеризацию, если у вас есть, например, сочетание непрерывных и дискретных значений или числовых и категориальных данных.
С точки зрения извлечения данных и обработки естественного языка (NLP), EDA помогает вам увидеть шаблоны. Это позволяет создать базу для любой проблемы, которую вы пытаетесь решить или исследовать.
В общем. Для того чтобы EDA работал (для управления процессом), вам нужно сначала представить и визуализировать свою цель. Запуск данных в Python (sklearn, PyTorch и т. д.) или R (Caret, dplyr и т. д.) без цели, области и/или намерения даст вам некоторые значения (результаты), но вы не будете управлять процессом. Это будут делать библиотеки Python и R, которые написали другие. Это означает, что вы не сможете объяснить свой EDA своему профессору (если это школьный проект) или вашему боссу (если это часть рабочего проекта).
EDA помогает в очистке данных (например, обработка пропущенных значений и выбросов, если таковые имеются), а также в обнаружении некоторых паттернов в признаках; для этой цели очень полезно проводить многомерный анализ с условными графиками, где в одном графике вы комбинируете 2/3 признака (например, условный диаграмма разброса).
Тем не менее, как в предыдущем ответе, важно иметь цель, и EDA помогает создать хорошую кластеризацию, которая соответствует вашей цели.
Ответ или решение
Использование разведочного анализа данных (EDA) перед применением алгоритмов кластеризации, таких как k-means, имеет стратегическое значение и может существенно повлиять на результаты анализа. Это особенно важно в контексте обработки данных с множеством признаков, где EDA может помочь выявить структуры и зависимости в данных, способные значительно улучшить качество кластеризации.
1. Теория: Зачем нужен EDA перед кластеризацией?
Разведочный анализ данных выполняется для более глубокого понимания структуры данных, выявления их особенностей и подготовки к дальнейшему аналитическому процессу. Существует несколько ключевых причин, по которым EDA имеет ценность перед кластеризацией:
-
Выявление необходимости кластеризации: Не все наборы данных поддаются первичной кластеризации. EDA может помочь определить, есть ли вообще смысл в применении кластеризации к данным.
-
Выбор алгоритма кластеризации: Кластеризация может выполняться множеством методов. Несмотря на частое использование k-means, он не всегда является наилучшим выбором для всех типов данных. Например, k-means плохо работает с категорическими данными или в случаях, когда кластеры имеют различные формы и размеры.
-
Определение количества кластеров: Через средства визуализации, такие как метод "локтя" или анализ дендрограммы, EDA может помочь оценить оптимальное количество кластеров.
-
Осознание необходимости предобработки данных: Включает в себя стандартизацию, нормализацию, обработку выбросов и пропущенных данных. EDA помогает выявить такие нужды, чтобы улучшить последующую кластеризацию.
2. Пример: Применение EDA в реальной жизни
Предположим, у вас есть данные о покупках клиентов с 20-30 признаками, включая возраст, доход, категорию товара и географическую локацию.
-
Выявление аномалий и выбросов: При помощи боксплотов и гистограмм EDA может показать, что некоторые транзакции содержат неверные или аномальные данные, которые следует обработать или исключить.
-
Корреляционный анализ: Построение корреляционной матрицы поможет выявить взаимосвязанные признаки, которые могут оказаться избыточными и не нести дополнительной информации для кластеризации.
-
Понимание распределения признаков: EDA через гистограммы и графики частот позволит понять распределение данных, например, заметить, что доход концентрируется в опредёленных диапазонах, что может влиять на результаты кластеризации.
3. Применение: Как EDA улучшает кластеризацию
Проведя EDA, можно перейти к этапу подготовки данных для кластеризации:
-
Обработка различных типов данных: Если данные включают категориальные признаки, подумайте о применении бинаризации или других методов преобразования для совместимости с k-means.
-
Предварительная обработка: На основании EDA вы можете принять решение о нормализации данных, что особенно важно для k-means, потому что этот алгоритм чувствителен к масштабу признаков.
-
Оптимизация количества кластеров: Применяя такие подходы, как метод "локтя" или силует-анализ, на основании графиков, построенных в EDA, вы сможете установить более обоснованное количество кластеров.
В результате EDA выступает не только как предварительный этап подготовки данных, но и как источник инсайтов, позволяющих провести более обоснованный и надежный процесс кластеризации. Не менее важно провести и последующий анализ данных, чтобы понять, что собой представляют сформированные кластеры, какие характеристику присущи каждому из них, и как эти знания можно применить в вашем бизнесе или исследовании.
В итоге, пропуск EDA при подготовке данных для кластеризации может привести к ошибочным или некачественным результатам анализа. Это может не только затруднить интерпретацию кластеров, но и привести к неверным выводам и стратегическим решениям.