探索性数据分析简介新
第五章探索性数据分析——【数据挖掘与统计应用】
单因素方差分析
单因素方差的检验统计量是F统计量
R函数的基本书写格式为： aov(观测变量域名~控制变量域名,data=数据框名) anova(方差分析结果对象名)
• 示例：
各总体均值的可视化
直观展示控制变量不同水平下观测变量总体均值的取值 状况，可绘制各总体均值变化的折线图以及各总体均值 的置信区间图
(y
y
)
2
/
n
首都经济贸易大学 统计学院
spearman相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
Kendll-τ相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
计算简单相关系数
示例：
简单相关系数的检验
简单相关系数的检验
相关系数检验的R函数是cor.test，基本书写格式为：
cor.test(数值型向量1, 数值型向量2,alternative=检验方 向,method="pearson")
需对是否满足前提假设进行检验
总体正态性检验
可通过以下两种方式判断控制变量不同水平下观测变量 总体是否服从正态分布 第一，绘制Q-Q图
R绘制关于正态分布的Q-Q图的函数为qqnorm，基本书写格 式为： qqnorm(数值型向量名)
进一步，若希望在Q-Q图上添加基准线，需调用qqline函数， 基本书写格式为： qqline(数值型向量名,distribution = qnorm)
两分类型变量相关性的分析主要包括两个方面： 第一，相关性的描述 第二，相关性的检验
两分类型变量相关性的描述
两分类型变量相关性描述的工具是编制列联表。列联表 中一般包括两分类型变量类别值交叉分组下的观测频数， 表各行列的频数合计（边际频数），各频数占所在行列 合计的百分比（边际百分比）以及占总合计的百分比 （总百分比）等
数据探索性分析方法
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。
探索性数据分析
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。
大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法介绍(Ⅰ)
大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法介绍大数据时代的到来，让数据分析变得更加复杂和庞大。
在海量的数据面前，如何进行高效的分析成为了业界的热点话题。
其中，数据可视化与探索性分析方法成为了解决大数据分析难题的得力工具。
本文将深入探讨大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法。
一、数据可视化数据可视化是将数据以图形的方式呈现出来，使得人们可以更直观地理解和分析数据。
它能够帮助我们从数据中发现规律、趋势和异常，同时也可以帮助我们更好地传达信息和发现新的见解。
在大数据分析中，数据可视化可以帮助我们理解数据的结构，发现变量之间的关系，识别异常值等。
在大数据分析中，常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI和Python 的matplotlib等。
这些工具可以帮助我们快速地生成各种图表，如折线图、散点图、柱状图等，同时也支持交互式的可视化，使得我们可以根据需要进行快速的数据探索和分析。
此外，数据可视化也可以帮助我们将分析结果以更直观的方式呈现出来，方便与他人分享和交流。
二、探索性分析探索性分析是指在研究中对数据进行初步的探索，以了解数据的基本特征和结构。
它包括描述性统计、数据可视化和相关分析等方法，旨在发现数据中的规律和特点。
在大数据分析中，探索性分析可以帮助我们快速地了解数据的分布规律、相关性以及异常情况，为后续的分析提供重要参考。
常用的探索性分析方法包括直方图、箱线图、散点图、相关系数分析等。
通过这些方法，我们可以对数据的分布情况、变量之间的关系等进行初步的分析，从而为后续的建模和预测提供重要的依据。
此外，探索性分析也可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的问题和挑战，并为进一步的分析和决策提供支持。
三、数据可视化与探索性分析的结合数据可视化与探索性分析可以相互辅助，共同为大数据分析提供支持。
通过数据可视化，我们可以直观地了解数据的分布和结构，发现变量之间的关系，识别异常值等；而通过探索性分析，我们可以进一步对数据进行深入的探索和分析，发现数据中的规律和特点，为后续的建模和预测提供支持。
探索性数据分析的方法和技巧
探索性数据分析的方法和技巧数据分析是指通过收集、整理和解释数据，从中获取有价值的信息和洞见的过程。
在实际应用中，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是数据分析的重要步骤之一，它帮助分析人员对数据进行初步的理解和洞察。
本文将介绍探索性数据分析的方法和技巧。
一、数据的收集和整理在进行探索性数据分析之前，首先需要获取相应的数据集，并进行必要的数据整理工作。
数据的收集可以通过问卷调查、实地观察、实验设计等方式进行。
在搜集数据的过程中，要注重数据的准确性和完整性，避免数据的错误和缺失。
数据整理是指对收集到的数据进行清洗、整合和转换的过程。
这一步骤的目的是为了确保数据的可用性和一致性。
常见的数据整理工作包括去除异常值、填补缺失值、转换数据类型等。
二、数据的描述性统计分析在进行探索性数据分析时，首先要对数据进行描述性统计分析。
描述性统计分析是指通过计算和展示数据的基本统计指标（如均值、标准差、中位数、最大值和最小值等）来描述数据的特征。
利用图表可以直观地展示数据的分布情况和变化趋势。
常用的图表包括直方图、散点图、折线图等。
通过图表的展示，我们可以直观地发现数据中的模式、异常值和趋势。
三、数据的关联性分析关联性分析是指研究变量之间的相关关系。
在探索性数据分析中，我们可以通过计算相关系数来衡量变量之间的线性相关程度。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
除了计算相关系数，还可以利用散点图来展示变量之间的关系。
散点图能够直观地显示变量之间的分布情况和趋势，帮助我们分析变量之间的关联性。
四、数据的可视化展示数据可视化是探索性数据分析中的重要环节。
通过图表和图形的展示，可以更加直观地理解和解释数据，发现数据中的规律和异常。
常见的数据可视化方式包括柱状图、饼图、箱线图、热力图等。
选择合适的图表类型，可以根据数据的特征和所要表达的内容，使得数据的可视化展示更加清晰和有效。
探索性数据分析
2
4 4
3
四分位数极差
四分位数极差定义： 判断数据异常点的方法：称3
R Q Q
1
1
Q 1.5 R , Q 1.5 R 为数据的下、上截断点。大于上截断点或小于下截断点的 数据均为异常点。
1 1
3
1
直方图
对于分类属性，每个值在一个箱中。对于连续属性，将值 域划分成箱（通常是等宽的）并对每个箱中的值计数。 正常型直方图：
附近。
y x
非参数检验方法
Kolmogorov-Smirnov 正态性检验： 检验统计量为 表示一组随机样本的累计频率函数 ， 函数。 x
D max F n x F o x
表示分布的分布
F
n
Shapiro-Wilk的(W检验) 夏皮络—威尔克检验当 时可以使用。
正态性检验
正态分布是许多检验的基础，比如F检验，t检验，卡方 检验等。因此，对于一个样本是否来自正态总体的检验 是至关重要的。 图示法 直方图：是否以钟型分布 箱线图：观测矩形位置和
1. 2.
中位数，若矩形位于中间位 置且中位数位于矩形的中间位置， 则分布较为对称。
3.
QQ图 对于样本
QQ图是由以下的点构成的散点图：
F x
o
8 n 50
两个变量的关系
① ② ③
两个数值型变量线性相关（服从二元正态分布） 秩相关（两个有序的分类变量） 两个无序分类变量关联性分析
两个数值型变量线性相关
1. 计算Pearson样本相关系数
x x y
n i 1 i n i 1
xi x y i y Pearson样本相关系数的取值范围和含义是：
大数据分析师如何进行数据探索性分析
大数据分析师如何进行数据探索性分析在大数据时代，数据探索性分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是大数据分析师必备的一项技能。
通过对数据的初步观察和分析，可以揭示数据背后的隐含规律、趋势以及异常情况，为后续的数据建模和预测提供重要参考。
本文将介绍大数据分析师进行数据探索性分析的方法和步骤。
1. 理解数据在进行数据探索性分析之前，大数据分析师首先要对数据有一个全面的了解。
这包括数据的来源、采集方式、存储格式等。
同时，需要对数据的基本特征有所了解，如数据的维度、变量类型、缺失值情况等。
只有对数据有深刻的理解，才能更好地进行后续的分析工作。
2. 数据清洗数据清洗是数据分析的基础，也是数据探索性分析的重要步骤之一。
通过对数据进行清洗和预处理，可以去除异常值、缺失值和重复值等，保证数据的准确性和一致性。
此外，还可以进行数据类型转换、标准化和归一化等操作，以便更好地进行后续的数据分析和建模。
3. 描述性统计描述性统计是数据探索性分析的一种常用方法，通过统计分析数据的基本特征，可以了解数据的分布情况和集中趋势。
常用的描述性统计方法包括计算数据的均值、中位数、标准差等统计量，绘制直方图、箱线图、散点图等图表，从而直观地展示数据的分布情况和异常点。
4. 数据可视化数据可视化是数据探索性分析的重要手段，可以帮助大数据分析师更好地理解数据。
通过绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等，可以直观地展示数据的分布、趋势和关系。
此外，还可以使用交互式可视化工具，如Tableau、Power BI等，进行数据探索和发现，进一步挖掘数据的潜在信息。
5. 探索性数据分析探索性数据分析主要是通过统计方法和可视化手段，探索数据之间的关系和影响，发现数据背后的规律和趋势。
常用的探索性数据分析方法包括相关性分析、回归分析、聚类分析等。
通过这些方法，可以找出变量之间的关联性、预测未来的趋势，为后续的数据建模和预测提供支持。
EDA分析
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。
探索性数据分析
易于普及 。
第一章 导 言
四、四个主题 1、耐抗性(Resistnace) 即对数据的不良表现(如极端值或称 奇异点)不敏感，也就是说对于数据的任 意一个小部分的很大的改变，或者对于 数据的大部分的很小改变，(统计)分析或 概括仅产生很小的变化。
2、残差(Residuals)
第一章 导 言
一、问题的提出 1962年发表《The Future of Data
Analysis》，做了奠基性的工作 。 《 Exploratory Data Analysis》成为探索性
数据分析((EDA)的第一个正式出版物。 1983年出版的《Understanding Robust
and Exploratory Data Anolysis》，本书是它的 翻译与发展。
第一章 导 言
五、用数据分析技术的整个操作步骤大体可划分 成两大阶段:
探索阶段 证实阶段
探索性数据分析强调灵活探求线索和证据； 而证实性数据分析则着重评估现有证据。无论 是对一大组数据，还是对相继的几小组数据作 分析，一般都要经过这两个阶段；通常还要交 替的使用探索性技术和证实性技术，循环 反复多次，才能得到满意的结果。
第二章 茎叶图
二、基本茎叶图的构造 把一批数据从小到大排序并且显示这
个批。 现在用一个例子说明茎叶图的构造过
程。表2一1给出21个妇女的平均月经周 期。
二、基本茎叶图的构造
表2一1 21名妇女的平均月经周期
以下我们构造最简单形式的茎叶图。
7
6Hale Waihona Puke 5432
1
0
22
26
27
28
29
探索性数据分析
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。
探索性数据分析
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。
数据探索性分析
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。
数据探索性分析报告
数据探索性分析报告1. 引言数据探索性分析是在收集到大量数据后，对数据进行初步分析和揭示潜在规律的过程。
本报告基于提供的数据集，对数据进行探索性分析，希望发现数据的基本特征、关联关系和异常值等信息。
2. 数据集描述提供的数据集包含了某电商平台最近一年的销售数据，字段包括订单号、产品名称、销售额、销售时间等。
数据集包含了10000条记录，共有7个字段。
3. 数据预处理在进行数据探索性分析之前，首先需要对数据进行预处理。
预处理的主要目的是清洗数据，处理缺失值和异常值，并进行数据转换。
3.1 数据清洗数据清洗主要涉及对重复数据的处理。
通过筛选出唯一的订单号，确保每条数据唯一性。
3.2 缺失值处理检查数据集中是否存在缺失值，并根据缺失值的情况进行处理。
可以选择删除含有缺失值的行，或者使用均值、中位数等方法进行插值处理。
3.3 异常值处理通过箱线图、直方图等可视化工具，检测数据中的异常值。
根据异常值的实际情况，可以选择删除异常值或者进行修正。
4. 数据特征分析在数据预处理完成后，进行数据特征分析，揭示数据的基本属性和分布情况。
4.1 数据概述统计数据集的基本信息，包括样本数量、字段数量、字段类型等。
通过计算均值、中位数、最大值和最小值等描述性统计量，了解销售额的整体分布和变异情况。
4.2 数据分布分析对销售额进行频率分布分析，绘制直方图和概率密度图，以了解销售额的分布情况。
同时，计算偏度和峰度等指标，判断销售额数据的对称性和峰态。
4.3 相关性分析分析销售额与其他变量之间的相关性，计算相关系数矩阵，并绘制相关系数矩阵热力图。
通过相关性分析，可以找出与销售额密切相关的因素。
5. 结果与讨论经过数据探索性分析，得出以下结论：5.1 数据预处理过程中，发现并处理了部分重复值和缺失值，确保数据的完整性和准确性。
5.2 销售额呈现正偏态分布，并存在较多的异常值，可能需要进一步分析异常值的原因。
5.3 根据相关性分析结果，销售额与产品价格呈现正相关关系，与销售时间呈现较弱的负相关关系。
探索性数据分析的重要性
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。
探索性数据分析的关键步骤
探索性数据分析的关键步骤数据分析是现代社会重要的一环。
在大数据时代，我们需要从大量的数据中提取有价值的信息，以支持决策和解决问题。
而探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）则是数据分析过程中的重要步骤，它帮助我们理解数据的特征、关系和规律。
一. 数据收集与整理在开始探索性数据分析之前，我们首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如调查问卷、实验记录、日志文件等。
然后，我们需要对收集到的数据进行整理和清洗，包括删除重复数据、处理缺失值、剔除异常值等。
数据整理的目的是为了确保数据的质量和一致性，以便进行后续的分析工作。
二. 描述性统计分析在探索性数据分析中，描述性统计分析是一个重要的步骤。
通过计算数据的中心趋势和离散程度，我们可以快速了解数据的基本特征。
常用的描述性统计指标包括平均值、中位数、标准差、极值等。
此外，我们还可以通过绘制直方图、散点图等图表来更直观地展示数据的分布和关系。
三. 数据可视化数据可视化是探索性数据分析中不可或缺的一部分。
通过将数据转化为可视化图形，我们可以更加直观地发现数据的模式和趋势。
常用的数据可视化工具包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
通过选择合适的图形类型，我们可以展示出数据的特征和变化，进一步帮助我们理解数据。
四. 探索性数据分析方法在进行探索性数据分析时，我们需要采用一定的方法来发现数据背后的规律和关系。
常用的方法包括聚类分析、关联规则挖掘、主成分分析等。
通过应用这些方法，我们可以从数据中提取更深层次的信息，并探索数据背后的潜在模式。
五. 排除偏见和误解在探索性数据分析的过程中，我们需要警惕各种偏见和误解。
一方面，我们需要关注样本的选择是否具有代表性，避免因为偏差而导致结论的错误。
另一方面，我们需要注意数据之间的关联和因果关系，避免因果联系的错误解读。
只有保持客观和谨慎的态度，我们才能做出准确的分析和判断。
六. 结果解释和报告最后一步是对探索性数据分析的结果进行解释和报告。
大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法介绍(八)
现代科技的发展，使得数据量越来越大，数据分析也成为了各行各业的必备技能。
在大数据分析中，数据可视化与探索性分析是非常重要的一环。
本文将介绍大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法。
数据可视化是将数据以图形或图像的形式呈现出来，以便于人们更好地理解和分析数据。
数据可视化有助于发现数据之间的关系，揭示数据的规律和趋势，为数据分析提供更直观的参考。
在大数据分析中，数据可视化是非常重要的工具。
在数据可视化中，常用的图表包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
折线图通常用来展示数据随时间变化的趋势，柱状图适合展示不同类别数据的对比，饼图则适合展示各部分占总体的比例。
散点图则适合展示两个变量之间的关系。
数据科学家可以根据具体的数据特点选择合适的图表进行可视化展示。
数据可视化的工具也非常丰富，常用的工具包括Python中的matplotlib、seaborn、ggplot2等。
这些工具提供了丰富的图表类型和定制选项，可以满足各种数据可视化需求。
另外，也有一些专门用于可视化的商业软件，如Tableau、Power BI等，它们提供了更加便捷的可视化操作界面和更高效的数据连接功能。
除了数据可视化，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）也是大数据分析中非常重要的一环。
EDA旨在通过统计方法和图形化手段，揭示数据中的规律和趋势，为后续的数据建模和分析提供初步的洞察。
在进行EDA时，常用的方法包括描述性统计、直方图、箱线图、散点图、相关分析等。
描述性统计可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度，直方图可以直观地展示数据的分布情况，箱线图可以展示数据的离群值情况，散点图可以展示两个变量之间的关系，相关分析则可以帮助我们了解不同变量之间的相关性。
在进行EDA时，数据科学家需要根据具体的数据特点选择合适的方法进行分析。
通过EDA，可以帮助我们发现数据中的异常情况、趋势规律、变量之间的关系等重要信息，为后续的数据建模和分析提供重要参考。
探索性数据分析简介
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分析方法从实际出发，不以某种理论为依据
传统的统计分析方法是以概率论为理论基础，对各 种参数的估计、检验和预测给出具有一定精度的度量方 法和度量值。EDA则以不完全正式的方法处理数据。在 探索数据内在的数量特征、数量关系和数量变化时，什 么方法可以达到这一目的就采用什么方法，灵活对待， 灵活处理。方法的选择完全服从于数据的特点和研究的 目的，并且更重视数据特征值的稳健耐抗性，而相对放 松对概率理论和精确度的刻意追求。
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2. 次序统计量（Order Statistics）
若把数据批x1，x2，…，xn排成从小到大的次序，
即
x(1) x(2) x(n)
则 x(1) , x(2) ,, x(n) 叫做数据批x1，x2，…，xn的次序统计
量。而x(i)是第i个次序统计量。 在排序的基础上，从最小值到最大值各个数据值
EDA认为，分析一组数据而不仔细考察残差是不 完全的。EDA可以而且应该利用耐抗分析把数据中的 主导行为与反常行为清楚地分离开。当数据的大部分 遵从一致的模式，这个模式就决定一个耐抗拟合。耐 抗残差包含对于这个模式的剧烈偏离及机遇起伏。
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3. 重新表达（Re－expression）
x(i)：36 37 45 52 56 58 66 68 75 90 100
由于n=11，中位数深度d(M)=(11+1)/2=6，中位数M＝x(6)＝58；四
分数深度d(F)=(6+1)/2=3.5，因而下四分数Fl=(x(3)+x(4))/2=48.5， 上四分数Fu=(x(9)+x(8))/2=71.5
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。
大数据分析（一）探索性分析
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。
数据探索性分析报告
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。
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分析方法从实际出发，不以某种理论为依据
传统的统计分析方法是以概率论为理论基础，对各 种参数的估计、检验和预测给出具有一定精度的度量方 法和度量值。EDA则以不完全正式的方法处理数据。在 探索数据内在的数量特征、数量关系和数量变化时，什 么方法可以达到这一目的就采用什么方法，灵活对待， 灵活处理。方法的选择完全服从于数据的特点和研究的 目的，并且更重视数据特征值的稳健耐抗性，而相对放 松对概率理论和精确度的刻意追求。
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2. 残差（Residuals）
残差是数据减去一个总括统计量或模型拟合值以 后的残余部分，即：残差＝数据－拟合。 ˆi a bxi ，则残差 例如：用若干对(xi，yi)拟合 y 为 ei yi y ˆi 。 EDA认为，分析一组数据而不仔细考察残差是不 完全的。EDA可以而且应该利用耐抗分析把数据中的 主导行为与反常行为清楚地分离开。当数据的大部分 遵从一致的模式，这个模式就决定一个耐抗拟合。耐 抗残差包含对于这个模式的剧烈偏离及机遇起伏。
[d ( M )]为奇数 l [d ( M )] 1 d (F ) 1 2 l [d ( M )]为偶数 2
[ ]表示取整运算，当d(F)遇有1/2时，表示四分数 取深度d(F)相邻两数的平均。
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由四分数的定义可知，每个四分数都在中位数和 那个相应的极端值的半中间，从而两个四分数括住了 这批数据的中间那一半，这一半通常被认为具有典型
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4. 启示（Revelation）
EDA强调启示。所谓启示就是通过EDA新的图解 显示和各种分析显示，发现规律，得到启迪，满足分 析者的需要：看出数据、拟合、诊断量度以及残差等 行为，从而抓住意想不到的特点以及常见的一贯行为。
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三、探索性数据分析的常用术语
EDA要求总括统计量要对离群值特别是异常值具 有耐抗性。
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四、耐抗线性回归
传统回归使用最广泛的是最小二乘回归，但 最小二乘回归不能提供耐抗性。耐抗线性回归避 免了这一困难。它把数据分成3个组，用组内中 位数达到耐抗性。基本思路是：首先把n个数据 点(x1，y1)，…，(xn，yn)分成3个组，每个组内用 中位数形成一个总括点，再在这3个总括点的基 础上得到一条线，然后通过迭代调整或平滑这条 直线。 这种方法称为三组耐抗线法。
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2. 次序统计量（Order Statistics）
即 若把数据批x1，x2，…，xn排成从小到大的次序，
x(1) x( 2) x( n)
则 x(1) , x( 2) ,, x( n) 叫做数据批x1，x2，…，xn的次序统计 量。而x(i)是第i个次序统计量。 在排序的基础上，从最小值到最大值各个数据值 的先后名次，即为观测值的升秩（Upward rank），即 x(1)的升秩为1，x(2)的升秩为2，x(i)的升秩为i； 类似地，有降秩的概念，在排序基础上，从最大 值到最小值的先后名次即为降秩（Downward rank）， x(i)的降秩为n+1-i，同一个数据有：升秩＋降秩＝n+1
由于n=11，中位数深度d(M)=(11+1)/2=6，中位数M＝x(6)＝58；四 分数深度d(F)=(6+1)/2=3.5，因而下四分数Fl=(x(3)+x(4))/2=48.5， 上四分数Fu=(x(9)+x(8))/2=71.5 将中位数、极端数、四分数放在一起的五数总括可知：这11类病 人生存百分率的典型值是58%，尽管生存率可以高达100％，低到 36％，但其中一半的生存率是48.5%~71.5%
当所有的数据点的x值都远离0时，用斜率和 截距来表示拟合直线意义不大，以斜率和中心值 来表示通常更有用。
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以斜率和中心值来表示的初始直线是
* ˆ a0 y b0 ( x xM )
式中，斜率b0的计算和前面一样，中心值（又 称水平）a0*用下式计算：
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当xi之间有等值结时，各组数据点个数可能不 能达到上述配置，因为有同样x值的点应该进入 同一组。
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2. 确定总括点 在所形成的3个组内，先求组内x值的中位数， 然后单独求y值的中位数，得到总括点的x坐标和 y坐标： (xL，yL) (xM，yM) (xR，yR) 得到的这3个总括点可能是数据点，也可能 不是数据点，因为x和y的中位数是单独确定的。 这种确定组内总括点的方法给了拟合直线耐 抗性。
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3. 计算斜率和截距或中心值 ˆ a bx ， 若回归直线为 y 则，初始直线的斜率
yR yL b0 xR xL
初始直线的截距
1 a0 [( y L b0 xL ) ( yM b0 xM ) ( y R b0 xR )] 3
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3. 深度（Depth）
数据批中一个数据值的深度是它的升秩与降秩两 者中的最小值。在EDA中规定： 次序统计量中， 两个极端值x(1)和x(n)的深度为1 两个次极端值x(2)和x(n-1)的深度为2 第i个数据值和第n+1-i个数据值的深度皆为i 在EDA中，用深度的概念可以规定怎样从数据批中提 炼出各种探索性总括值。
1 a {[ y L b0 ( xL xM ) yM [ y R b0 ( xR xM )] 3
探索性数据分析简介
Exploratory Data Analysis（EDA）
探索性数据分析（EDA）是一个崭新的统计研 究方向。近几十年来，已有多本关于EDA方面 的著作和许多学术研究论文，实际应用也取得 了明显成效。目前，探索性数据分析已得到统 计学界的公认，是一个极有发展前途的新领域。
David C. Hoaglin等著，陈忠琏等译.探索性数据分析.北 京：中国统计出版社，1998
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6. 展布（Spread）
展布是反映数据集中程度的一个指标，在EDA中， 通常用两个分位点的差距来定义。如一个简单的耐抗 量度是四分展布dF，它定义为
dF=Fu－Fl
它给出数据批的中间一半的宽度，简称四分展布 或F展布。 F展布强调数据批中心部分的行为而不强调 极端值，它是对边远值不敏感的展布，这一点极差和 标准差都做不到。 当然，两个极端值之差即极差也是展布，但是离 群值对极差影响太大，一般极差没有什么耐抗性。
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4. 中位数（Median）
中位数是处于次序统计量中间的数据，它用计数 的方法给出数据批的中心，中位数将次序统计量分成 “低值”和“高值”两部分。中位数用字母M表示， 即 M medxi 中位数的深度记为d(M) x( k ) M m edxi 1 [ x( k ) x( k 1) ] 2
n 2k 1 k n 1 d (M ) 1 2 k n 2k 2
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n 2k 1 n 2k
5. 四分数（Fourth）
[d ( M )] 1 EDA规定：深度为 的点为四分点，相 2 应的数分别称为四分数。 四分数有下、上两个，分别记作 Fl、Fu ，则
意义。显然，在次序统计量中，下四分数以下为“低
值”部分，上四分数以上为“高值”部分。 把中位数、四分数和极端数放在一起组成五数总 括，可以给出一些又用的信息。
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【例1】Bendixen（1977）给出了需要24小时以上呼吸支持（一种强 化治疗）的11类病人的生存百分率。分析什么百分率是典型的。 次序统计量为 i： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 x(i)：36 37 45 52 56 58 66 68 75 90 100
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3. 重新表达（Re－expression）
重新表达即找到合适的尺度或数据表达方式以更 利于简化分析。EDA强调，要尽早考虑数据的原始尺 度是否合适的问题。如果尺度不合适，重新表达成另 一个尺度可能更有助于促进对称性、变异恒定性、关 系直线性或效应的可加性等。 重新表达亦称变换（Transformation），一批数据 x1，x2，…，xn的变换是一个函数T，它把每个xi用新值 T(xi)来代替，使得变换后的数据值是 T(x1)，T(x2 ) ，…，T(xn )。
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分析工具简单直观，更易于普及
传统的统计分析方法应用的数学工具越来越深奥， 统计研究也越来越理论化，这样就使应用的人越来越害 怕统计。EDA提供多种多样丰富多彩的详细考察数据的 方法。例如，它运用简单直观的茎叶图、箱线图、残差 图、字母值、数据变换、中位数平滑等与传统统计方法 截然不同的方法，使得具有一般数学知识的人就可以进 行复杂的数据分析。这不仅极大地扩大了统计分析的用 户群体，而且为统计思想注入了新的活力。
1. 批（Batch）或数据批
批即由n个观测值x1，x2，…，xn组成的数据组。在 传统统计中，这个数据组常称为样本，但批只是原始 数据组，没有像对样本那样的任何假设，如数据间独 立、服从正态分布等。 注意：在传统统计中，常用的样本均值、方差等 统计量是不耐抗的，即使只有一个异常数据也会对它 们产生巨大的有害影响。而在EDA中，为了探索性目 的，用基于排序和计数的简单的总括统计量，如中位 数，常常是耐抗的，即一批数据的一小部分不论怎样 变化也只对这个总括统计量有很小的影响。