Idag finns det ganska många utbredda missuppfattningar om undersökande dataanalys (EDA). En av dessa missuppfattningar är att Europeiska försvarsbyrån sägs vara emot statistisk modellering. Kärnan i Europeiska försvarsbyrån handlar i själva verket inte om att bortse från alla modeller och förutfattade meningar, utan forskarna uppmanas snarare att inte inleda analysen enbart med en stark preconception, och därför är modellering fortfarande legitimt i Europeiska försvarsbyrån. Dessutom har EDA:s karaktär förändrats på grund av framväxten av nya metoder och konvergens mellan EDA och andra metoder, såsom datautvinning och omsampling. Därför kanske konventionella konceptuella ramar för Europeiska försvarsbyrån inte längre kan hantera denna trend. I denna artikel introduceras EDA i samband med datautvinning och omsampling med tonvikt på tre mål: klusterdetektering, variabelt urval och mönsterigenkänning. Tvåstegs kluster, klassificering träd, och neurala nätverk, som är kraftfulla tekniker för att uppnå de föregående målen, respektive, illustreras med konkreta exempel. Hoy por hoy finns diseminadas varias definiciones erróneas acerca del análisis de datos exploratorio (ADE). Una de sales definiciones afirma que ADE es opuesto a la modelación estadística. De hecho, en ADE no se trata de obviar modellaciones y pre-concepciones, al contraio se trata de hacer análisis usando no únicamente pre-concepciones fuertes, lo que en si hace legicimo el uso de modelación en ADE. Además, la naturaleza de ADE ha estado cambiando debido a la recomencia de nuevos métodos y la convergencia de ADE con otras metodologías, sagor como la extracción de datos y el remuestreo. Por tanto, las definiciones convencionales de ADE no dan cuenta de su estado reality. En este artículo, ADE se presenta en el contexto de la extracción de datos y el remuestreo haciendo énfasis en tres objetivos: detección de conglomerados, selectción de variables, y recocumiento de patrones. Las técnicas de clasificación en dos pasos, árboles de clasificación, y redes neuronales sirven como ejemplos para lograr los objetivos delineados.. Palabras clauve: Análisis de datos exploratorio, extracción de datos, remuestreo, validación cruzada, visualización de datos, clasificación, arboles de clasificación, redes neuronales.. Artículo recibido/Article
Chon REF införde EDA i samband med datautvinning och omsampling med fokus på mönsterigenkänning, klusterdetektering och variabelt urval.
Exploratory data analysis in the context of data mining and resampling.
{'venue': None, 'journal': 'International journal of psychological research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}