探索性数据分析

探索性数据分析简介 探索性数据分析所谓探索性数据分析（ Exploratory Data Analysis ）以下简称EDA，是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进⾏探索通过作图、制表、⽅程拟合、计算特征量等⼿段探索数据的结构和规律的⼀种数据分析⽅法。

⽬录 1. 探索性数据分析的简要介绍 2. 探索性数据分析的必要性和意义 3. 探索分析的内容和考察⽅法1. 探索性数据分析的简要介绍 探索性数据分析的简要介绍探索性数据分析的简要介绍探索性数据分析的简要介绍探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）⾸先由 J.W.Tukey提出的。

Tukey从⽣物学家那⾥学了许多分析数据的⽅法，并引⼊统计学中。

1977年，Tukey出版了他的名著《探索性数据分析》（UNDERSTANDING ROBUST AND EXPLORATORY DATA ANALYSIS），引起了统计学界的关注，成为探索分析的第⼀个正式出版物。

80年代后期，我国⼀些统计学者将这本著作介绍给我国统计学界，对我国统计学理论研究和统计事业的实践起到了积极作⽤。

此后，国内也有不少关于探索性数据分析⽅法的⽂章发表到各种统计刊物。

随着计算机技术的飞跃发展，以及数据的复杂性越来越强，实施探索性数据分析成为数据分析中不可替代的⼀部分，从⽽在统计分析的过程中发挥着越来重要的作⽤。

2. 探索性数据分析的必要性和意义 统计学原理告诉我们，搜集到的数据在建⽴数据⽂件以后，并⾮⽴即投⼊统计分析，因为数据结构、数据中隐含的内在统计规律等尚不清楚，需要对数据进⾏考察和探索。

因此，应⽤数据分析的整个操作步骤⼤体可以划分为两⼤阶段：探索阶段和证实阶段。

探索性数据分析分分离出数据的模式和特点，把他们有⼒地显⽰给分析者。

常常，分析者现对数据做探索性数据分析，⽽后才能有把握地选择结构分量或随机分量的模型；探索性数据分析还可以⽤来揭⽰：数据对于常见模型的意想不到的偏离。

探索性数据分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指在进行统计分析之前对原始数据进行了解、探究和可视化的过程。

EDA是研究者对于原始数据的初步感知，帮助研究者更好地理解数据特征，从而进行进一步的分析预测和建模。

EDA主要包含了数据摘要、单变量分析和多变量分析三个部分。

1. 数据摘要数据摘要是指将数据整体概括成一般性描述性统计量的方法，通常采用以下统计量：（1）中心趋势度量：平均值、中位数、众数等；（2）离中趋势度量：方差、标准差、中位数绝对偏差等；（3）分布形态度量：偏度、峰度和频数分布图等。

这些统计量可以帮助我们了解数据的整体特征和分布情况，然后利用图表展现出来，便于直观地理解数据的基本属性和规律。

2. 单变量分析单变量分析是指对单一变量（即数据集中的一个字段）进行统计描述和可视化展示。

通过单变量分析，我们可以得到以下信息：（1）数据类型：对于定量数据可以得到最大值、最小值、平均数等，对于定性数据可以得到类别的名称和频率分布情况。

（2）数据分布：绘制频率分布表格或统计图，如直方图、核密度图等，以此判断数据是否符合正态分布或其他分布规律。

单变量分析能够帮助我们从一个维度出发，探究单个变量的差异性和分布特征，为后续多变量分析创造条件。

3. 多变量分析多变量分析是指在研究对象中同时考虑两个或多个变量，找出它们之间的相互关系和作用。

多变量分析通常采用散点图、折线图、箱形图、气泡图等统计图形展现数据之间的相互影响及相关性，其主要目的是确定各变量之间的关系强弱，进而展示不同因素之间的相互作用，辅助研究者选择不同的预测模型，提高研究的准确性。

总结探索性数据分析不仅可以用于理解基础统计知识，更能发掘先前未被发现的信息，为接下来的深入统计分析和建模提供依据和契机。

EDA旨在通过基本的统计方法、图表展示结合常识判断和领域知识，使数据具有更深入、丰富的信息价值，提高数据处理后的可信度和准确度。

使用SPSS进行数据探索性分析的步骤数据探索性分析是研究者在进行数据分析之前的一项重要工作。

它可以帮助研究者了解数据的基本特征、发现数据中的规律和异常情况，并为后续的数据分析提供参考。

SPSS是一款常用的统计软件，它提供了丰富的功能和工具，方便研究者进行数据探索性分析。

下面将介绍使用SPSS进行数据探索性分析的步骤。

1. 导入数据在SPSS中，首先需要将待分析的数据导入软件中。

可以通过点击菜单栏中的"文件"-"打开"来选择数据文件，或者直接将数据文件拖入SPSS的工作区。

导入数据后，SPSS会自动将数据显示在数据视图中。

2. 查看数据在导入数据后，可以通过查看数据视图来了解数据的整体情况。

数据视图显示了数据表格，每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。

可以通过滚动条或者快捷键来浏览数据。

同时，还可以通过点击菜单栏中的"数据"-"描述统计"-"频数"来查看每个变量的频数分布情况。

3. 处理缺失值在数据分析过程中，经常会遇到缺失值的情况。

缺失值可能对后续的数据分析产生影响，因此需要对缺失值进行处理。

SPSS提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的观察值、替换缺失值等。

可以通过点击菜单栏中的"数据"-"选择"-"筛选"来选择处理缺失值的方法。

4. 描述性统计分析描述性统计分析是数据探索性分析的重要部分，它可以帮助研究者了解数据的基本特征。

在SPSS中，可以通过点击菜单栏中的"分析"-"描述统计"-"统计量"来进行描述性统计分析。

在弹出的对话框中，选择需要进行描述性统计分析的变量，并选择需要计算的统计量，如均值、标准差、最小值、最大值等。

点击确定后，SPSS会自动计算并显示结果。

数据探索性分析数据探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）指的是针对数据的分布、异常值、缺失值等进行的初步分析，以便更好地理解数据、发现数据背后隐含的规律和特征、规避数据分析的误区和偏差，并为后续的数据建模、回归分析和机器学习等提供基础。

1. 数据的可视化数据的可视化是EDA中最重要的一个环节，它能够清晰地向分析者展示数据的分布规律、异常点和异常值，并引导分析者进一步探索数据的特征和规律。

常见的数据可视化方式包括：直方图、散点图、箱型图、饼图、条形图、折线图等。

以直方图为例，它可以通过统计数据落在连续范围内的频次，将数据分布情况展现在分析者面前。

直方图的横纵坐标分别表示数值范围和该范围内的频率（或密度），直方图主要被用来展现数值型数据的分布，其中，分布的“峰度”可以从直方图中直观地观察到。

2. 数据的清理数据的清理是EDA中另一个重要的环节，它主要是为了处理数据中的异常值、缺失值、重复值、格式不一致的数据等，以便更好地准备和处理数据，并为后续的分析提供基础。

在数据清理时，需要注意以下要点：（1）异常值处理。

异常值是指数据中与大部分数据存在显著偏差或数量级差异较大的点。

例如，一批房价数据中存在一个房价高达1亿的异常点，这时需要依据业务逻辑或分析目的，将其判定为异常值并进行处理，例如剔除、替换、平滑等。

（2）缺失值处理。

缺失值是指数据中出现空值或NaN值的情况。

在数据分析过程中，需要考虑如何填充缺失值、删除含有缺失值的行或列、设置默认值等。

（3）重复值处理。

重复值是指数据中同一个样本出现了多次的情况。

处理重复值时，需要根据具体业务逻辑和数据需求，确定重复值的处理策略，例如保留一个、剔除所有、合并等。

3. 特征提取与工程特征提取是指从原始数据中提取与目标变量具有相关性并能够代表样本的特征变量，以便更好地训练模型并进行数据分析。

在特征提取时，需要从多个方面考虑特征的筛选和提取，包括：（1）特征的重要性。

数据探索性分析方法1.1数据探索性分析概述探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。

特别是当我们对这些数据中的信息没有足够的经验，不知道该用何种传统统计方法进行分析时，探索性数据分析就会非常有效。

探索性数据分析在上世纪六十年代被提出，其方法由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）命名。

EDA的出现主要是在对数据进行初步分析时，往往还无法进行常规的统计分析。

这时候，如果分析者先对数据进行探索性分析，辨析数据的模式与特点，并把它们有序地发掘出来，就能够灵活地选择和调整合适的分析模型，并揭示数据相对于常见模型的种种偏离。

在此基础上再采用以显著性检验和置信区间估计为主的统计分析技术，就可以科学地评估所观察到的模式或效应的具体情况。

所以概括起来说，分析数据可以分为探索和验证两个阶段。

探索阶段强调灵活探求线索和证据，发现数据中隐藏的有价值的信息，而验证阶段则着重评估这些证据，相对精确地研究一些具体情况。

在验证阶段，常用的主要方法是传统的统计学方法，在探索阶段，主要的方法就是EDA。

EDA的特点有三个：一是在分析思路上让数据说话，不强调对数据的整理。

传统统计方法通常是先假定一个模型，例如数据服从某个分布(特别常见的是正态分布)，然后使用适合此模型的方法进行拟合、分析及预测。

但实际上，多数数据(尤其是实验数据)并不能保证满足假定的理论分布。

因此，传统方法的统计结果常常并不令人满意，使用上受到很大的局限。

EDA则可以从原始数据出发，深入探索数据的内在规律，而不是从某种假定出发，套用理论结论，拘泥于模型的假设。

二是EDA分析方法灵活，而不是拘泥于传统的统计方法。

传统的统计方法以概率论为基础，使用有严格理论依据的假设检验、置信区间等处理工具。

数据探索性分析报告数据探索性分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是数据科学中非常重要的一项任务，其目的是通过对数据的初步探索和可视化来了解数据集的基本特征、关联性和异常情况。

通过EDA，我们可以发现数据中的潜在模式和趋势，为后续的数据建模和决策提供基础。

数据初探在进行数据探索性分析之前，首先要对数据集进行初步的了解。

我们需要了解数据的来源、结构、格式以及变量的含义。

这样能够帮助我们正确理解数据，并针对性地选择合适的分析方法和技巧。

数据集概览首先，我们来看一下数据集的概览。

通过查看数据集的前几行和数据的基本统计信息，可以对数据的整体情况有一个初步的了解。

同时，我们还可以观察到数据集中是否存在缺失值、异常值等问题。

数据的基本统计信息利用常见的统计指标，如平均值、中位数、标准差等，可以了解数据的集中趋势、离散程度等。

这些指标能够帮助我们对数据的整体特征有一个直观的了解。

缺失值和异常值的处理当数据集中存在缺失值时，我们需要进行相应的处理。

常见的方法包括删除缺失值、使用均值或中位数填充缺失值等。

对于异常值的处理，可以使用统计方法或可视化工具来检测和处理异常值。

数据分布分析在进行数据探索性分析时，我们通常关注的是数据的分布情况。

通过对数据的分布进行分析，我们可以判断数据是否服从某一特定的分布，并了解数据的偏度、峰度等特征。

这对于选择合适的建模方法和参数调整非常重要。

单变量分布分析对于单一变量的分布分析，可以使用直方图、箱线图、密度图等工具。

通过这些图表，我们可以观察数据的分布形态、峰度、偏度等特征，并根据需要进行数据预处理，如数据平滑、变换等操作。

多变量分布分析在多变量分布分析中，我们通常关注的是变量之间的关系和影响。

通过散点图、热力图、相关系数等工具，可以发现变量之间的线性、非线性关系，并进一步了解变量之间的相关性。

数据可视化是进行数据探索性分析的重要手段之一。

通过合适的图表和可视化工具，可以将复杂的数据转化为直观的视觉表达，便于我们直观地发现数据的模式和趋势。

探索性数据分析探索性数据分析是利用ArcGIS提供的一系列图形工具和适用于数据的插值方法，确定插值统计数据属性、探测数据分布、全局和局部异常值（过大值或过小值）、寻求全局的变化趋势、研究空间自相关和理解多种数据集之间相关性。

探索性空间数据分析对于深入了解数据，认识研究对象，从而对与其数据相关的问题做出更好的决策。

一数据分析工具1.刷光（Brushing）与链接（Linking）刷光指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中选取对象，被选择的对象高亮度显示。

链接指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中的选取对象操作。

在所有视图中被选取对象均会执行刷光操作。

如在下面章节将要叙述的探索性数据分析过程中，当某些ESDA工具（如直方图、V oronoi图、QQplot图以及趋势分析）中执行刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点均会被高亮度显示。

当在半变异/协方差函数云中刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点对及每对之间的连线均被高亮度显示。

反之，当样点对在ArcMap数据视图中被选中，在半变异/协方差函数云中相应的点也将高亮度显示。

2.直方图直方图指对采样数据按一定的分级方案（等间隔分级、标准差分级）进行分级，统计采样点落入各个级别中的个数或占总采样数的百分比，并通过条带图或柱状图表现出来。

直方图可以直观地反映采样数据分布特征、总体规律，可以用来检验数据分布和寻找数据离群值。

在ArcGIS中，可以方便的提取采样点数据的直方图，基本步骤为：1）在ArcMap中加载地统计数据点图层。

2）单击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头选择Explore Data并单击Histogram。

3）设置相关参数，生成直方图。

A.Bars：直方图条带个数，也就是分级数。

B.Translation：数据变换方式。

None：对原始采样数据的值不作变换，直接生成直方图。

Log：首先对原始数据取对数，再生成直方图。

探索性数据分析的重要性数据分析是一种通过收集、整理、解释和展示数据来获取有关现象、趋势和关系的信息的过程。

在数据分析中，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是一种重要的方法，它通过可视化和统计技术来揭示数据中的模式、异常和趋势，帮助我们更好地理解数据并做出合理的决策。

一、揭示数据的基本特征探索性数据分析可以帮助我们揭示数据的基本特征，包括数据的分布、中心趋势和离散程度。

通过绘制直方图、箱线图和散点图等可视化工具，我们可以直观地了解数据的分布情况，判断数据是否服从正态分布或其他特定的分布模型。

同时，通过计算均值、中位数、标准差等统计指标，我们可以了解数据的中心趋势和离散程度，进一步分析数据的特点和规律。

二、发现数据的关联关系探索性数据分析可以帮助我们发现数据之间的关联关系。

通过绘制散点图、热力图和相关系数矩阵等可视化工具，我们可以直观地了解不同变量之间的相关性。

这有助于我们发现变量之间的线性或非线性关系，进一步分析变量之间的因果关系或相互影响，为后续的建模和预测提供依据。

三、识别数据的异常值和缺失值探索性数据分析可以帮助我们识别数据中的异常值和缺失值。

异常值是指与其他观测值明显不同的观测值，可能是由于测量误差或数据录入错误导致的。

通过绘制箱线图和散点图等可视化工具，我们可以直观地发现异常值，并进一步分析其原因和影响。

缺失值是指数据中缺少某些观测值的情况，可能是由于数据采集过程中的遗漏或数据处理过程中的错误导致的。

通过计算缺失值的比例和分布情况，我们可以评估数据的完整性，并采取相应的处理方法。

四、支持决策和预测探索性数据分析可以为决策和预测提供支持。

通过对数据的探索和分析，我们可以了解数据的特点和规律，为决策提供依据。

例如，在市场营销中，通过对客户数据的探索性数据分析，我们可以了解不同客户群体的特点和需求，为制定精准的营销策略提供参考。

在金融风控中，通过对历史交易数据的探索性数据分析，我们可以发现不同变量之间的关联关系，为建立风险模型和预测未来风险提供依据。

全球排名第一的实时SPC解决方案提供商六西格玛分析之探索性数据分析和过程分析
关键词：六西格玛分析,探索性数据分析,过程分析
六西格玛分析阶段是DMAIC各个阶段中最难以预见的阶段。

六西格玛项目团队所使用的分析方法很大程度上取决于所涉及的问题与数据的特点。

一个六西格玛团队应该在“现场”收集足够的各种形式的数据证据，然后才能分析出究竟什么是引起缺陷的真正原因。

调查缺陷的工具有很多，其中探索性数据分析法和过程分析法是两种有力的六西格玛分析工具。

●六西格玛分析——探索性数据分析
利用测量值和有关数据（已经收集的数据或在分析阶段收集的新数据）来发现、建议、支持或排除缺陷原因理论的模式、趋势、和其他的异常，分辨问题模式、问题趋势或其他一些有关因素，这些因素可以是推测出来的，也可以是已经证明或未证明的可能因素。

●六西格玛分析——过程分析
深入研究并分析过程工作是如何开展的，从而识别出与过程目标不一致的、可能引起问题发生或导致问题发生的环节。

通过“增值分析”，可以判别出过程中哪些环节是对顾客增值的，哪些环节对顾客虽非增值但对过程是增值的，哪些环节是不增值而又可以考虑删除的，哪些是不能确定是否增值的，最终找到过程不能满足顾客需求的真正原因，找出改进的方向。

大多数项目团队在六西格玛分析阶段同时使用这两类工具。

一般先做探索性数据分析，也可以先使用过程分析工具，还可以把六西格玛团队分为两组，同时进行数据和过程分析。

不论团队采用以上哪种模式，缺陷原因分析都是个循环的过程，需要不断的推测、假设、证实或排除他因。

探索性数据分析在当今这个数据驱动的时代，数据无处不在。

从企业的运营数据到个人的日常行为数据，从科学研究中的实验数据到社交媒体上的互动数据，我们生活在一个被数据包围的世界里。

然而，仅仅拥有大量的数据并不意味着我们就能从中获得有价值的信息和见解。

这时候，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称 EDA）就成为了我们打开数据宝藏的关键钥匙。

那么，什么是探索性数据分析呢？简单来说，探索性数据分析是一种对数据进行初步分析和理解的方法。

它的目的不是为了得出确定的结论或进行精确的预测，而是帮助我们更好地了解数据的特征、结构和潜在的关系。

通过探索性数据分析，我们可以发现数据中的异常值、趋势、模式和相关性，从而为后续更深入的分析和建模提供方向和基础。

在进行探索性数据分析时，我们首先要做的是对数据进行收集和整理。

这可能包括从各种数据源获取数据，然后进行数据清洗、转换和整合，以确保数据的质量和一致性。

例如，如果我们正在分析一家电商公司的销售数据，可能需要处理缺失值、纠正错误的数据录入、将不同格式的数据统一起来等。

接下来，我们可以通过数据可视化来直观地探索数据。

数据可视化是探索性数据分析的重要手段之一，它能够将复杂的数据以图形、图表的形式展现出来，使我们更容易发现数据中的规律和趋势。

常见的数据可视化工具包括柱状图、折线图、饼图、箱线图、散点图等。

比如，通过绘制柱状图，我们可以快速比较不同产品类别的销售额；通过折线图，我们可以观察销售额随时间的变化趋势；通过散点图，我们可以探究两个变量之间的关系。

除了数据可视化，我们还可以运用一些统计方法来描述数据的特征。

例如，计算数据的均值、中位数、标准差、四分位数等统计量，以了解数据的集中趋势和离散程度。

同时，我们也可以进行数据分组和频率分布的分析，了解不同类别或区间的数据出现的频率。

在探索性数据分析的过程中，我们要时刻保持敏锐的观察力和好奇心。

注意那些异常的数据点，它们可能是数据录入错误，也可能是隐藏着重要信息的关键线索。

不确定性分析方法有不确定性是指在决策或评估时，存在一定的不确定性或风险。

在现代社会中，不确定性已成为各种决策的日常伴侣，因此我们需要一套方法来分析和应对它。

在本文中，将介绍一些常见的不确定性分析方法。

1. 探索性数据分析（EDA）EDA是对数据集的探索性分析，旨在发现数据的特征、漏洞、畸变、异常值等。

通过EDA，我们可以更好地了解数据并推断数据的规律。

这对于理解不确定性很有帮助，因为如果我们可以发现数据背后的特征和规律，我们就可以更好地评估未来可能的情况。

2. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于概率的模拟方法，旨在通过模拟大量随机事件来评估可能的结果。

一个典型的蒙特卡洛模拟包含三个主要组成部分：确定输入参数、建立模型和运行模拟。

在确定输入参数时，需要考虑可能的不确定性。

然后在建立模型时，将可能的不确定性纳入考虑，进行模拟。

最后，我们可以使用模拟结果来评估不确定性。

3. 场景分析场景分析是一种定量和定性方法，旨在评估一系列可能的情况。

在场景分析中，我们定义一组关键参数或变量，在不同的参数或变量值下运行模型。

这样可以得到多个场景的模拟结果。

通过比较不同场景的结果，我们可以评估可能的不确定性情况。

4. 灵敏度分析灵敏度分析是评估模型参数对输出结果的敏感性的一种方法。

在灵敏度分析中，我们通过改变输入参数或变量的值来评估输出结果的变化情况。

通过分析变化的大小和方式，我们可以评估可能的不确定性。

5. 探索性情境分析情境分析是针对复杂和不确定环境的一种方法，旨在评估在未来可能的情况下，可能出现的不确定性。

情境分析通常分为两个阶段：第一阶段是探索性分析，旨在收集信息和了解情境，第二阶段是操作性分析，旨在确定行动方案和评估可能的结果。

6. 决策树分析决策树分析是一种图形化分析方法，旨在帮助我们更好地理解决策的影响和可能的结果。

在决策树分析中，我们定义关键因素和可能的结果，然后绘制出一棵树。

通过分析决策树的某些节点，我们可以评估决策的可能结果和不确定性。

探索性数据分析探索性数据分析介绍当有人扔给你一份数据时，你对这份数据完全陌生，又没有足够的业务背景，会不会感觉无从下手。

如果你什么都不管，直接把数据喂给各种模型，却发现效果不好，因为你没有好的特征，那么你可能需要的是数据探索。

首先什么是探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)？实际上，这是一系列的方法，它的目的就是让你最大化对数据的直觉，为了让你对数据有感觉，你不仅需要知道数据里有什么，你还需要知道数据里没有什么，而完成这件事情的方法只有一个，那就是结合各种统计学的图形把数据以各种形式展现在我们面前。

它可以完成这些事情：1. 让你最大程度得到数据的直觉2. 发掘潜在的结构3. 提取重要的变量4. 删除异常值5. 检验潜在的假设6. 建立初步的模型7. 决定最优因子的设置举一个例子：X1Y1X2Y2X3Y3X4Y4108.04109.14107.468 6.588 6.9588.148 6.778 5.76137.58138.741312.7487.7198.8198.7797.1188.84118.33119.26117.8188.47149.96148.1148.8487.0467.246 6.136 6.088 5.254 4.264 3.14 5.391912.51210.84129.13128.158 5.567 4.8277.267 6.4287.915 5.685 4.745 5.738 6.89有这么一些数据，如果你通过一些描述性的指标来表示这些数据，你或许可以得到这些：对于X1 Y1这两列数据N = 11Mean of X = 9.0Mean of Y = 7.5Intercept = 3Slope = 0.5Standard deviation of residuals = 1.126Correlation = 81.7%对于X2 Y2这两列数据N = 11Mean of X = 9.0Mean of Y = 7.5Intercept = 3Slope = 0.5Standard deviation of residuals = 1.126Correlation = 81.7%对于X3 Y3这两列数据N = 11Mean of X = 9.0Mean of Y = 7.5Intercept = 3Slope = 0.5Standard deviation of residuals = 1.126Correlation = 81.7%X4 Y4跟他们都是一模一样的，但是如果你把他们画出来你会发现他们完全不一样。

⼤数据分析（⼀）探索性分析 最近，⼤数据风靡⼀时，也成为我们码农热捧的技术。

⼤家疯狂的搭配hadoop环境，翻看各种hadoop技术的书，浏览hadoop、hive、storm等技术。

过了⼀段时间，当我们想⽤这些技术对数据练习的时候。

⾯对从⽹上下来了测试数据，要么束⼿⽆策，要么不管三七⼆⼗⼀就来⼀个统计回归模型。

我们对⼤数据以及⼤数据分析完全没有头绪，我们甚⾄对⼤数据技术产⽣了迷茫，产⽣了退缩。

当我们拿到数据应该怎么做呢，如果不知道怎么做，那就先进⾏探索性分析吧。

分析数据可以分为探索和验证两个阶段。

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，以下简称EDA），是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进⾏探索。

特别是当我们对这些数据中的信息没有⾜够的经验，不知道该⽤何种传统统计⽅法进⾏分析时，探索性数据分析就会⾮常有效。

探索性分析⼀般表现为直⽅图和茎叶图。

探索性数据分析的基本⼯具是图、制表和汇总统计量。

⼀般来说，探索性数据分析是⼀种系统性分析数据的⽅法，它展⽰了所有变量的分布情况、时间序列数据和变换变量，利⽤散列矩阵图展⽰了变量两两之间的关系，并且得到了所有的汇总统计量。

换句话说，就是要计算均值、最⼤值、最⼩值、上下四分位数和确定异常值。

说了那么多，那就来个例⼦吧。

并给出R语⾔和spss实现。

附件的数据共有5列，分别为：年龄、性别、⼴告次数、点击次数和是否登录。

R语⾔的实现：1 root="F:/dds_datasets/dds_ch2_nyt/"2 setwd(root)3 file<-paste(root,"nyt1.csv",sep="")4 nytdata<-read.csv(file)5 head(nytdata)6 nytdata$agecat<-cut(nytdata$Age,c(-Inf,0,18,24,34,44,54,64,Inf))7 summary(nytdata)89 install.packages("doBy")10 library("doBy")11 siterange<-function(x){c(length(x),min(x),mean(x),max(x))}12 summaryBy(Age~agecat,data=nytdata,FUN=siterange)13 summaryBy(Gender+Signed_In+Impressions+Clicks~agecat,data = nytdata)14 ##先画出直⽅图图1516 install.packages("ggplot2")17 library("ggplot2")1819 ggplot(nytdata,aes(x=Impressions,fill=agecat))+geom_histogram()20 #ggplot(nytdata,aes(x=Impressions,y=agecat,fill=agecat))+geom_area()View Code分析结果如下：spss实现⽐较简单，通过向导导⼊数据，选择分析-数据描述-探索就⾏了。

探索性数据分析探索性数据分析（EDA）是数据科学中的一项重要任务，旨在通过探索和可视化数据来发现其中的模式、趋势和异常。

它为研究者和分析师提供了一个初步了解数据集的机会，并且能够为随后的分析提供有价值的见解。

在本文中，我将介绍探索性数据分析的基本概念、步骤和应用，并探讨其在数据科学领域中的重要性。

探索性数据分析的基本概念是通过对数据集进行初步检查和可视化来揭示数据中的模式。

这种类型的分析没有预先设定的假设或猜测，并且主要聚焦于数据自身的特征，而不是通过建立模型来进行预测。

EDA的目标是为下一步的数据挖掘或建模提供基础和灵感，并为数据科学团队识别可能的数据清洗和预处理需求。

在进行探索性数据分析时，一般需要遵循以下步骤：1. 数据读取和初步检查：首先，需要将数据导入到分析环境中，例如Python或R。

然后，对数据进行初步检查，包括了解数据的结构、类型、缺失值、异常值等。

2. 数据清洗和预处理：接下来，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。

这可能包括处理缺失值、处理异常值、删除重复数据等。

3. 数据可视化：通过可视化手段（如直方图、散点图、箱线图等），可以将数据可视化并发现其中的模式和趋势。

这有助于了解数据的分布、相关性和离群值。

4. 探索性分析：在进行数据可视化后，可以进一步通过描述统计学和统计测试来探索数据之间的关系和差异。

这可能包括计算均值、中位数、标准差等统计指标，或进行假设检验等统计测试。

探索性数据分析在数据科学领域中具有重要的应用和意义。

首先，它为数据科学团队提供了一个快速了解数据的机会，有助于确定下一步的分析方向和方法。

其次，EDA可以帮助识别异常值、缺失值和其他数据质量问题，为数据清洗和预处理提供指导。

此外，EDA还可用于发现数据集中的隐藏模式和趋势，提供数据挖掘和建模的基础。

EDA也有一些局限性。

首先，EDA只是探索性分析，无法提供统计推断和因果关系。

其次，EDA可能会受到数据集的大小和复杂性的限制，大型和复杂的数据集可能需要更多高级的数据分析方法。

EDA分析一、EDA（探索性数据分析）简介EDA（Exploratory Data Analysis）即探索性数据分析，是一种通过统计图表和简单统计量对数据进行初步探索和分析的方法。

它能够帮助我们理解数据的性质、分布、关系等，从而为后续的建模和分析提供基础。

二、EDA的目的与价值1.了解数据的性质与分布：通过分析数据的均值、方差、分位数等统计指标，我们可以把握数据的基本特征和分布情况。

这对于后续的数据处理和建模有重要影响。

2.检查数据的完整性与准确性：通过观察数据的缺失情况、异常值等，我们可以判断数据的完整性和准确性，并针对性地处理问题数据。

3.发现变量之间的关系：通过绘制统计图表、计算相关系数等方式，我们可以发现数据中变量之间的关系，从而得到一些有价值的观察和洞见。

4.提出问题与假设：通过对数据进行初步分析，我们可能会发现一些有趣的现象和规律，从而提出一些问题和假设，为后续的深入分析和建模提供方向。

5.为后续分析做准备：EDA是数据分析的第一步，通过对数据进行初步的探索和分析，我们可以对数据有一个整体的认识，为后续的数据建模和分析做好准备。

三、EDA的基本步骤和方法1.数据观察和了解：首先，我们需要对数据进行观察和了解，包括数据的维度、数据类型、缺失情况等。

2.数据清洗和处理：接下来，我们需要对数据进行清洗和处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等，使得数据能够符合分析的需求。

3.数据可视化：通过绘制统计图表，我们可以直观地展示数据的分布、变化趋势等，从而帮助我们发现数据的规律和特点。

4.相关性分析：通过计算相关系数、绘制散点图等方式，我们可以分析变量之间的相关性，从而发现变量之间的关系和影响。

5.提出问题与解决方案：通过对数据的观察和分析，我们可以提出一些有趣的问题和假设，并提供相应的解决方案。

四、EDA的实践案例以电商平台销售数据为例，进行EDA分析。

1.数据观察和了解：首先，我们需要观察数据的维度、列名和数据类型，了解数据的基本情况。