探索的データ分析とは| IBM

探索的データ分析（EDA）とは、データサイエンティストがデータセットを分析・調査して、その主な特徴をまとめる際に用いるもので、多くの場合、データの可視化手法を使用しています。 EDAは、必要な答えを得るためにデータ・ソースを操作する最適な方法を決定する際に役立つため、データサイエンティストはパターンの発見、異常の特定、仮説の検証、仮定の確認を容易に行うことができます。 EDAは主に、形式的モデル化や仮説検証のタスクを超えて、データから何を明らかにできるのかを確認するために使用され、データ・セットの変数とそれらの関係をより深く理解できるようにします。 また、データ分析に向けて検討している統計的手法が適切かどうかを判断するのにも役立ちます。 EDAの手法は、元々1970年代にアメリカの数学者John Tukey氏によって開発されたものですが、現在でもデータ検出プロセスで広く使われている手法です

[Itisango]

「1970年代にアメリカの数学者であるJohn Tukey氏によって開発されたEDA技法は、今日のデータ発見プロセスにおいて広く使われ続けている手法」