📊 Exploratory Data Analysis (EDA) in Data Science
Machine Learning project की success सिर्फ algorithm पर depend नहीं करती, बल्कि उस data को कितनी अच्छी तरह से समझा और analyze किया गया है, उस पर depend करती है। इस process को Exploratory Data Analysis (EDA) कहते हैं। EDA data cleaning, preprocessing और insights निकालने का पहला step होता है।
❓ EDA क्यों ज़रूरी है?
- 🧹 Missing values और outliers detect करने के लिए
- 📈 Data distribution और patterns समझने के लिए
- 🔍 Features और target variable के बीच संबंध analyze करने के लिए
- 📊 Data visualization से insights निकालने के लिए
🛠️ EDA के Steps
- Data Loading: CSV/Excel/Database से data import करना।
- Data Cleaning: Missing values, duplicates और inconsistent data remove करना।
- Univariate Analysis: Single variable analysis (distribution, summary stats)।
- Bivariate Analysis: दो variables के बीच relationship study करना।
- Multivariate Analysis: Multiple features और target variable के बीच dependency।
- Visualization: Charts और plots से insights निकालना।
💻 Python Example (Pandas, Matplotlib, Seaborn)
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Dataset load
df = pd.read_csv("titanic.csv")
# First 5 rows
print(df.head())
# Basic info
print(df.info())
print(df.describe())
# Missing values
print(df.isnull().sum())
# Univariate analysis
sns.histplot(df["Age"].dropna(), bins=30, kde=True)
plt.show()
# Bivariate analysis
sns.boxplot(x="Survived", y="Age", data=df)
plt.show()
# Correlation heatmap
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap="coolwarm")
plt.show()
🔎 Types of EDA
- Univariate Analysis: एक ही variable का study (mean, median, histogram, boxplot)।
- Bivariate Analysis: दो variables के बीच relation (scatter plot, correlation, bar plot)।
- Multivariate Analysis: multiple variables के बीच relation (heatmap, pairplot, regression analysis)।
📊 Visualization Techniques
| Technique | Use Case | Example |
|---|---|---|
| Histogram | Distribution study | Age distribution |
| Boxplot | Outlier detection | Salary vs Age |
| Scatter Plot | Two variable relationship | Height vs Weight |
| Heatmap | Correlation | Features correlation |
🌍 Real-Life Applications
- 🏥 Healthcare: patient records analyze करना (age vs disease)।
- 💰 Finance: customer transaction patterns detect करना।
- 🛒 E-commerce: customer buying behavior समझना।
- 🎬 Entertainment: movie ratings distribution analyze करना।
📝 Practice Assignments
- Titanic dataset load करके Missing values count कीजिए।
- Univariate analysis: Age column का histogram बनाइए।
- Bivariate analysis: Gender vs Survival का barplot बनाइए।
- Correlation heatmap draw करके insights निकालिए।
🏆 निष्कर्ष
Exploratory Data Analysis (EDA) data science pipeline का सबसे critical step है। यह raw data को meaningful insights में बदलता है और ML models के लिए बेहतर foundation तैयार करता है। याद रखिए: "Better EDA = Better Models".