Exploratief Data Analyse, oftewel EDA wordt ook wel verkennend onderzoek genoemd. Deze term komt niet alleen bij Lean of 6 Sigma voor maar ook in andere disciplines zoals Big Data of Data Science. Elke discipline heeft zo’n zijn eigen tools, maar ook het delen binnen meerdere disciplines komt voor.
Als onderzoeker weet je nog niet helemaal welke resultaten je gaat vinden en welke kant je onderzoek opgaat. Je wilt vooral ideeën opdoen en gebruikt het onderzoek om het onderzoeksgebied te verkennen voor een eventueel vervolgonderzoek. EDA is dan een methodiek, een set van tools die je gebruikt voor dit onderzoek.
Verschillende tools binnen EDA
Er zijn verschillende tools waar je mee kan beginnen om te zoeken naar die (ene of meerdere) X’en die van invloed zijn op de Y. Hieronder volgt een lijst met enkele tools die binnen EDA, afhankelijk van het exploratief data analyse onderzoek.
- Control Chart
- Run Chart
- Spreidingsdiagram
- Boxplot
- Scatter plot
- Interval plot
- Individual Value Plot
- Dot plot
- 3 D scatter plot
De grondbeginselen begint bij statistiek om exploratief data analyse onderzoek te kunnen doen, basale kennis en vaardigheden zijn bijvoorbeeld;
- Hypothese testen
- Betrouwbaarheidsintervallen
- Steekproefgroottes
- Data verdelingen
- Testen voor normaal en niet-normaal verdeelde data
- Data sets valideren
Er is veel terug te vinden voor EDA
De hierboven genoemde inzichten is summier, maar voor nu voldoende voor onderzoek vanuit Lean 6 Sigma. Mocht er meer inzicht zijn dan zal bovenstaande aangevuld worden. Wil je dieper ingaan in deze theorie volg dan de volgende link.