Today there are quite a few widespread misconceptions of exploratory data analysis (EDA). One of these misperceptions is that EDA is said to be opposed to statistical modeling. Actually, the essence of EDA is not about putting aside all modeling and preconceptions; rather, researchers are urged not to start the analysis with a strong preconception only, and thus modeling is still legitimate in EDA. In addition, the nature of EDA has been changing due to the emergence of new methods and convergence between EDA and other methodologies, such as data mining and resampling. Therefore, conventional conceptual frameworks of EDA might no longer be capable of coping with this trend. In this article, EDA is introduced in the context of data mining and resampling with an emphasis on three goals: cluster detection, variable selection, and pattern recognition. TwoStep clustering, classification trees, and neural networks, which are powerful techniques to accomplish the preceding goals, respectively, are illustrated with concrete examples. Hoy por hoy existen diseminadas varias definiciones erróneas acerca del análisis de datos exploratorio (ADE). Una de tales definiciones afirma que ADE es opuesto a la modelación estadística. De hecho, en ADE no se trata de obviar modelaciones y pre-concepciones, al contrario se trata de hacer análisis usando no únicamente pre-concepciones fuertes, lo que en si hace legitimo el uso de modelación en ADE. Además, la naturaleza de ADE ha estado cambiando debido a la emergencia de nuevos métodos y la convergencia de ADE con otras metodologías, tales como la extracción de datos y el remuestreo. Por tanto, las definiciones convencionales de ADE no dan cuenta de su estado actual. 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, selección de variables, y reconocimiento de patrones. Las técnicas de clasificación en dos pasos, árboles de clasificación, y redes neuronales sirven como ejemplos para lograr los objetivos delineados. . Palabras clave: Análisis de datos exploratorio, extracción de datos, remuestreo, validación cruzada, visualización de datos, clasificación, arboles de clasificación, redes neuronales. . Artículo recibido/Article
Chon REF introduced EDA in the context of data mining and resampling with focus on pattern recognition, cluster detection and variable selection.
Exploratory data analysis in the context of data mining and resampling.
International journal of psychological research
Computer Science