Agile Data Science-এ Exploratory Data Analysis (EDA) একটি অপরিহার্য ধাপ, যা ডেটা-বেইজড প্রজেক্টের শুরুতেই ডেটার সম্পর্কে গভীর ধারণা গড়ে তোলে। EDA-এর মূল উদ্দেশ্য হলো ডেটা সম্পর্কে ধারণা নেওয়া, ডেটার প্যাটার্ন এবং অস্বাভাবিকতা চিহ্নিত করা, এবং গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য (features) সনাক্ত করা।
EDA-এর গুরুত্ব Agile Data Science-এ
Agile Data Science-এ EDA-এর বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রয়েছে, যা একটি ডেটা সায়েন্স প্রজেক্টের সাফল্যকে প্রভাবিত করে:
১. ডেটা অনুধাবন এবং পরিচিতি:
- EDA-র মাধ্যমে ডেটার প্রতিটি ফিচারের ডিস্ট্রিবিউশন, স্কেল, রেঞ্জ এবং ডেটা টাইপ সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
- এটা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ EDA ছাড়া ডেটার সাথে কাজ করা অনেক সময়েই ভুল সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারে।
২. ডেটার প্যাটার্ন এবং ইনসাইটস খুঁজে বের করা:
- EDA-র মাধ্যমে ডেটাতে কী ধরনের প্যাটার্ন আছে, কোন ফিচারগুলো একে অপরের সাথে সম্পর্কিত, কোন ধরনের আউটলাইয়ার বা অস্বাভাবিকতা আছে তা বোঝা যায়।
- এটি ভবিষ্যতে মডেল উন্নয়নের জন্য সঠিক ফিচার নির্বাচন করতে সহায়তা করে।
৩. ডেটা কোয়ালিটি যাচাই:
- Agile Data Science-এ ডেটার গুণগত মান গুরুত্বপূর্ণ কারণ খারাপ ডেটা দিয়ে মডেল তৈরি করলে ফলাফলও খারাপ হতে পারে।
- EDA-এর সময় মিসিং ভ্যালুজ, ডুপ্লিকেট রেকর্ডস, আউটলাইয়ার এবং ইনকনসিস্টেন্ট ডেটা চিহ্নিত করা হয় এবং সেগুলো কীভাবে সমাধান করা যায় তা ঠিক করা হয়।
৪. প্রাথমিক হাইপোথিসিস তৈরিতে সাহায্য করা:
- EDA-র সময় ডেটার প্রাথমিক বিশ্লেষণ করতে গিয়ে কিছু হাইপোথিসিস তৈরি করা যায়। যেমন, কিছু নির্দিষ্ট ফিচার টার্গেট ভ্যারিয়েবলের সাথে সম্পর্কযুক্ত কিনা তা যাচাই করা যায়।
- এতে পরবর্তী ধাপে মডেলিং এর জন্য সঠিক দিকনির্দেশনা পাওয়া যায়।
৫. ডেটা ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং রিডাকশন:
- EDA চলাকালীন কম গুরুত্বপূর্ণ বা অসঙ্গতিপূর্ণ ফিচারগুলোকে বাদ দেওয়া যায় এবং গুরুত্বপূর্ণ ফিচারগুলোকে ফোকাস করা যায়।
- ফিচার রিডাকশন করলে ডেটা সাইজ ছোট হয় এবং মডেলের কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি পায়, যা Agile মেথোডলজির দ্রুত ডেলিভারি এবং ইটারেটিভ মডেল ডেভেলপমেন্টে সহায়ক।
৬. প্রথম স্প্রিন্টের জন্য কাজের সঠিক ধারণা পাওয়া:
- Agile Data Science প্রজেক্টে EDA একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রথম স্প্রিন্ট হিসেবে কাজ করে, কারণ এতে প্রজেক্ট টিমের সামনে ডেটার প্রকৃতি এবং প্রাথমিক চ্যালেঞ্জগুলো স্পষ্ট হয়।
- এটি পরবর্তী স্প্রিন্টগুলির জন্য নির্দিষ্ট কাজ এবং টাইমলাইন পরিকল্পনা করতে সহায়তা করে।
EDA-এর ধাপ
Agile Data Science-এ EDA-এর জন্য কিছু সাধারণ ধাপ রয়েছে যা মডেল ডেভেলপমেন্টের প্রস্তুতিতে সহায়ক:
১. ডেটা লোড এবং পর্যালোচনা:
- প্রথমেই ডেটাসেটটি লোড করা এবং তার সাইজ, শেপ, এবং প্রতিটি কলামের ডেটা টাইপ দেখে নেওয়া হয়।
- কিছু কোড স্নিপেট যেমন
df.head()বাdf.info()ব্যবহার করা যেতে পারে।
২. স্ট্যাটিস্টিক্যাল সামারি তৈরি করা:
- EDA-তে প্রতিটি ফিচারের মিন, মিডিয়ান, ম্যাক্স, মিন ইত্যাদি দেখতে
df.describe()এর মতো টুলস ব্যবহার করা হয়। - এটি ডেটার ডিস্ট্রিবিউশন এবং স্কেলের সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা দেয়।
৩. ভিজ্যুয়ালাইজেশন টেকনিক্স:
- ডেটার বিভিন্ন প্যাটার্ন এবং ফিচারের সাথে সম্পর্ক দেখতে ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলস যেমন
histograms,scatter plots, এবংbox plotsব্যবহার করা হয়। - ভিজ্যুয়ালাইজেশন করলে সহজেই ডেটার অস্বাভাবিকতা এবং ট্রেন্ডগুলো চোখে পড়ে।
৪. কোরিলেশন ম্যাট্রিক্স:
- ফিচারগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বোঝার জন্য কোরিলেশন ম্যাট্রিক্স তৈরি করা হয়, যাতে দেখা যায় কোন ফিচারগুলো বেশি প্রভাবিত করে।
- এটি ফিচার সিলেকশন এবং রিডাকশনের জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ।
৫. মিসিং ভ্যালু এবং আউটলাইয়ার হ্যান্ডলিং:
- EDA চলাকালে মিসিং ভ্যালু এবং আউটলাইয়ারগুলি সনাক্ত করা হয় এবং সেগুলো কীভাবে হ্যান্ডেল করা যায় তা নির্ধারণ করা হয়।
- ডেটার গুণগত মান বাড়ানোর জন্য এগুলো প্রতিস্থাপন বা সরিয়ে দেওয়া যায়।
উদাহরণস্বরূপ Python কোড
একটি সাধারণ EDA-র জন্য Python কোড:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# ডেটা লোড করা
df = pd.read_csv("data.csv")
# ডেটার স্ট্যাটিস্টিক্যাল সামারি
print(df.describe())
# কোরিলেশন ম্যাট্রিক্স ভিজ্যুয়ালাইজ করা
plt.figure(figsize=(10,8))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap="coolwarm")
plt.show()
# মিসিং ভ্যালু চেক করা
print(df.isnull().sum())
# ডিস্ট্রিবিউশন দেখা
df.hist(bins=30, figsize=(20, 15))
plt.show()
সংক্ষেপে
Agile Data Science-এ EDA ডেটার গভীর বিশ্লেষণ এবং ইনসাইটস অর্জনে সহায়ক, যা পরবর্তী ধাপে সঠিক মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সাহায্য করে। EDA ছাড়া ডেটা সায়েন্সের পরবর্তী ধাপগুলো অনিশ্চিত হয়ে পড়ে, এবং ফলাফলও কার্যকর হয় না।
Read more
