探索性数据分析（EDA）是数据科学的关键组成部分，它允许分析师深入研究数据集，以发掘内部的基本模式和关系。这个过程不仅有助于理解基本层面的数据，还有助于塑造如何将数据用于预测性建模和决策。 EDA充当原始数据和可操作的见解之间的桥梁，使其在任何数据驱动的项目中必不可少。
什么是探索性数据分析（EDA）？
EDA是一种数据分析方法，用于总结和可视化数据集的基本特征。它的主要目标是提供有关数据，识别模式，发现异常和检验假设的见解，而无需做出任何假设。通过利用各种技术，EDA帮助数据科学家和分析师根据他们的发现做出明智的决定。
EDA在数据评估中的重要性
EDA的重要性不能被夸大。它在数据分析过程中发挥了几个重要功能：
- 确定趋势： EDA有助于强调可以为进一步的分析和建模提供信息的趋势。
- 发现异常： 检测数据中的异常值和不规则性可以防止误导性结果。
- 数据准备： 它通过必要清洁和转换数据为后续分析奠定了基础。
原始数据的挑战
原始数据通常会提出重大挑战，使分析和解释复杂化。了解这些挑战对于有效的数据评估至关重要。
原始数据的性质
原始数据可能是混乱，不完整且不一致的。它经常包含错误，重复和无关紧要的信息，使初始分析令人生畏。此外，原始数据可能会因格式而异，并捕获机制，从而在分析过程中产生进一步的并发症。
EDA在简化中的作用
EDA技术通过提供可视化和汇总来帮助简化原始数据的复杂景观，从而使模式易于辨别。直方图，框图和相关矩阵等技术可以照亮关系和数据分布，从而使分析师能够澄清数据中隐藏的故事。
进行EDA的方法
有许多可用于进行探索性数据分析的方法，可以将其大致分为图形和非图形方法。
图形EDA
图形方法利用视觉效果传达有关数据的信息。常见技术包括：
- 直方图： 用于可视化单个变量的分布。
- 散点图： 有效检查两个数字变量之间的关系。
- 盒子图： 对于识别异常值和了解数据的传播有用。
非图形EDA
非图形方法涉及总结数据的数值方法。诸如计算摘要统计数据，衡量中心趋势和评估变异性等技术可以提供有关整体数据结构的见解，并为分析的下一步提供信息。
单变量与多变量分析
根据数据和目标，在单变量和多变量分析技术之间进行选择至关重要。
单变量分析
单变量分析一次仅关注一个变量。这种方法使分析师能够理解单个变量的属性和分布，而不会影响他人的影响。所采用的技术包括摘要统计和频率分布，可以为数据行为提供重要的见解。
多元分析
多元分析同时评估多个变量以发现关系和相互作用。此方法对于理解更复杂的数据情景至关重要，并且通常包括相关分析和回归分析等技术，其中变量之间的关系进行了定量评估。
进行EDA的步骤
有效地进行EDA涉及一种系统的方法来理解数据上下文及其特征。
了解数据上下文
在开始进行任何分析之前，重要的是与利益相关者进行协商，以保持目标并了解数据的背景。确定分析的特定目标可以显着影响所使用的方法和方法。
识别缺失值
分析的第一步是检查数据集是否缺少值。缺少数据会损害分析质量，从而使插补技术必不可少。常见方法包括：
- 平均/中位数插补： 适用于稳定的时间序列数据。
- 线性插值： 时间序列的理想之选，具有清晰的趋势。
- 季节性调整： 当必须考虑趋势和季节性时，有益。
分析数据形状
检查数据的形状会随着时间的推移揭示模式，尤其是在时间序列数据集中。均值和方差（如均值和差异）的关键指标提供了对数据稳定性和整体结构的见解，这对于理解趋势至关重要。
了解分布
对数据分布的掌握至关重要，涉及连续数据的概率密度函数（PDF）和离散数据的概率质量函数（PMF）。可视化这些分布的分析师对其数据的特征和行为更深入的见解。
检查相关性
相关分析对于确定变量之间的关系至关重要。经验技术（例如散点图和皮尔逊相关矩阵）量化了这些关系。基于这些相关性的记录和假设可以导致更明智的分析决策。
实施注意事项
将EDA集成到更广泛的数据科学项目中时，某些考虑可能会提高有效性。
机器学习整合
将EDA实践纳入机器学习项目需要意识到持续集成和连续部署（CI/CD）原则。对机器学习系统的一致监视可确保稳定性，尤其是考虑到它们固有的脆弱性。
视觉见解和未来分析
认识到缺失值的含义以及仔细分类的特征，可以显着影响可视化的有效性和EDA中使用的统计方法。这些因素最终指导进一步的分析和建模开发，从而塑造了从数据探索到可行的见解的旅程。
