探索性数据分析
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。
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
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。
关于EDA的概述
关于EDA的概述探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对收集到的数据进行初步观察、分析、总结和可视化的过程。
它是数据分析的第一步，通过这一步骤，我们可以对数据有一个整体的认识，发现数据中的模式和趋势，为下一步的建模和预测提供一定的指导。
EDA可以包括以下几个主要步骤：1.数据清理：数据清理是EDA的关键步骤之一，它涉及数据集中的缺失值、异常值、重复值等问题的处理。
缺失值是指数据集中一些变量的部分观测值缺失的情况，异常值是指数据集中与其他观测值相比具有明显差异的观测值，重复值是指数据集中出现多次的相同观测值。
通过清除这些问题数据，可以提高后续分析的准确性和可靠性。
2.描述统计分析：描述统计分析是对数据集的基本统计特征进行总结和描述的过程。
通过计算数据的均值、中位数、标准差、极值等统计指标，可以直观地了解数据的中心趋势、分散程度、数据分布形态等情况。
此外，还可以通过制作直方图、箱线图、散点图等可视化图形来展示数据的分布和关系。
3.变量关系分析：变量关系分析是研究不同变量之间关系的过程。
通过计算变量之间的相关系数、绘制散点图、矩阵图等可视化图形，可以了解变量之间的线性相关性、非线性相关性、正负相关性等情况。
进一步分析不同变量之间的关系，可以帮助我们发现变量之间的潜在模式和规律。
4.探索性可视化：探索性可视化是通过制作各种图表来呈现数据的分布、关系和趋势的过程。
常用的探索性可视化图形包括直方图、箱线图、散点图、折线图、热力图等。
这些图形可以帮助我们更好地理解数据的特征和结构，发现数据中的模式和趋势。
5.假设检验：在数据分析中，我们常常会提出一些假设，然后通过统计方法进行假设检验。
假设检验的目的是判断从样本中得到的统计结果是否支持我们所提出的假设。
在EDA中，可以使用T检验、卡方检验、方差分析等常见的假设检验方法来对数据进行验证。
6.结论总结：完成以上步骤后，我们可以对数据进行总结和结论。
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。
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。
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数据探索性分析（EDA）是大数据分析师在进行数据分析之前必须要进行的过程。
它是通过对数据进行可视化、统计和图表分析等手段，深入了解数据的特征、关系和潜在模式的过程。
在没有明确目标的情况下，EDA可以帮助分析师发现数据中的规律、异常、趋势和关联等信息，为后续的数据分析工作提供重要的参考依据。
1. 数据收集和整理在进行数据探索性分析之前，首先要收集所需的数据，并进行详细的整理和处理。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等环节，确保数据的准确性和完整性。
此外，还可以进行数据抽样和标准化等操作，以便更好地进行数据分析。
2. 描述性统计分析在EDA过程中，进行描述性统计分析是十分重要的。
通过计算数据的基本统计量，如平均值、中位数、标准差等，可以对数据的分布和集中程度进行初步了解。
同时，绘制直方图、饼图、箱线图等图表，可以使数据的分布情况更加直观。
此外，还可以使用散点图和相关系数等分析方法，来研究不同变量之间的关系。
3. 数据可视化分析数据可视化是EDA过程中不可或缺的一部分。
通过绘制各种图表和图形，可以更加清晰地呈现数据的特征和规律。
例如，折线图可用于展示随时间变化的数据趋势，柱状图可用于比较不同类别的数据，热力图可用于显示两个变量之间的相关程度等等。
数据可视化不仅能够提供更直观的数据信息，同时也有助于发现数据中的异常和异常模式。
4. 聚类分析聚类分析是一种无监督的数据探索方法，可以将相似的样本归为一类。
通过聚类分析，可以探索出数据的内在结构和分组特点。
常用的聚类方法有K均值、层次聚类等。
在聚类分析中，可以根据不同的特征和变量进行分析，发现潜在的数据模式和类别，为后续的数据挖掘和建模工作提供支持。
5. 关联分析通过关联分析，可以发现数据之间的关联关系和相互依赖。
其中，最经典的关联分析算法是Apriori算法。
关联规则可以帮助分析师发现数据中的频繁项集和关联规则，从而发现数据中的潜在模式和规律。
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。
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
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。
数据分析方法有哪几种
数据分析方法有哪几种数据分析是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释，以发现其中的规律和价值，从而为决策提供支持的过程。
数据分析方法是数据分析的具体操作手段，不同的数据分析方法适用于不同类型的数据和分析目的。
在实际应用中，我们可以根据数据的特点和分析的需求选择合适的数据分析方法。
下面将介绍几种常见的数据分析方法。
1. 描述统计分析方法。
描述统计分析是通过对数据的集中趋势、离散程度、分布形态等进行描述和概括，常用的描述统计分析方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差、分位数、频数分布等。
描述统计分析方法适用于对数据的整体特征进行概括和描述，可以帮助我们对数据有一个直观的认识。
2. 探索性数据分析方法。
探索性数据分析是通过绘制图表、计算相关系数、进行因子分析等手段，对数据进行探索性的分析和挖掘，以发现数据中的规律和结构。
探索性数据分析方法适用于对数据的特征和关系进行探索，可以帮助我们发现数据中的隐藏信息和潜在规律。
3. 统计推断分析方法。
统计推断分析是通过从样本中推断总体的特征和规律，常用的统计推断分析方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析、回归分析等。
统计推断分析方法适用于从样本推断总体特征和进行统计推断，可以帮助我们对总体进行推断和预测。
4. 时间序列分析方法。
时间序列分析是通过对时间序列数据进行建模和预测，常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关性检验、移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
时间序列分析方法适用于对时间序列数据进行建模和预测，可以帮助我们对未来的趋势和变化进行预测。
5. 因子分析方法。
因子分析是通过对多个变量进行降维和提取共性因子，以揭示变量之间的内在结构和关系，常用的因子分析方法包括主成分分析、因子旋转、因子得分计算等。
因子分析方法适用于对多个变量进行综合分析和提取共性因子，可以帮助我们发现变量之间的内在关系和结构。
综上所述，数据分析方法有很多种，我们可以根据数据的特点和分析的需求选择合适的数据分析方法。
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。
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。
探索性数据分析方法及应用
探索性数据分析方法及应用探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种数据分析方法，旨在通过对数据的可视化、统计量计算和模型建立等方式，揭示数据之间的关系和规律，发现异常值和趋势，并提取可用于后续建模和决策的信息。
EDA的主要目的是为了深入理解数据及其背后的特征，并为后续的分析工作提供基础。
在进行EDA时，通常需要对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理等。
在清洗和预处理完成后，可以通过统计描述方法，如计算均值、中位数、标准差和百分位数等，来了解数据的分布和集中趋势，以及数据之间的关系。
此外，EDA也非常注重数据的可视化。
通过绘制直方图、箱线图、散点图、折线图等图表，可以更直观地展示数据的分布、离群点、趋势和相关性，从中发现隐藏在数据中的模式和规律。
通过观察图表，可以判断数据是否服从正态分布、是否存在线性关系或非线性关系等。
在进行EDA时，还可以进行一些常用的统计检验，来验证假设或发现数据中的差异。
例如，可以使用t检验来比较两个样本均值是否有差异，使用方差分析来比较多个样本均值是否有显著性差异。
此外，还可以使用相关性分析、回归分析等方法，来研究变量之间的关系和影响。
EDA的应用非常广泛。
在数据科学领域，EDA是数据挖掘和机器学习中非常重要的一步，可以用于特征选择、异常检测和模型建立等任务。
在商业领域，EDA 可以用于市场调研、客户分析和销售预测等，帮助企业了解市场需求和客户行为。
在医学领域，EDA可以用于研究疾病的风险因素和病因，帮助临床医生制定治疗方案。
在社会科学领域，EDA可以用于分析人口统计学数据、调查数据和社交网络数据，从而揭示社会现象和人类行为背后的规律。
总之，探索性数据分析是一种非常重要的数据分析方法，通过数据可视化、统计量计算和模型建立等方式，可以发现数据中的模式和规律，提取有价值的信息，并为后续的分析和决策提供支持。
在实际应用中，EDA可以用于数据挖掘、市场调研、医学研究和社会科学等领域，发挥着重要的作用。
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分布的概念
一个变量的分布是该变量的取值的具体表现形式，它不仅描述了该变量的不同取值，同时也描述了其每个值的可能性。
一、变量类型及其分布
1、首先我们打开life expectancy这个数据表。
本例中的每个国家都有13年的年度观察
数据，并且每个国家的13年数据都是以年份为序依次排序。
JMP将这种编排方式称为堆叠数据。
区分四类变量：定类变量（定名型、定序型），定量变量（定距型、定比型）
二、定类变量的分布
2、选择菜单---分析。
将region作为Y，列变量。
点击确定，得到如下结果。
JMP构造出了一个简单的矩形条形图，列出了六个大陆地区，并用直方条显示出相应区域在数据中出现的次数。
虽然不能在图表中准确的获悉每个区域中国家的数目，却能清晰的得知south Asia国家数目最少，Europe&Central Asia国家数目最多。
图形下方的频数分布表提供了一个更加详细的变量概要。
3、菜单选择图形---图表。
图表对话框如下图，可生成很多其他格式的图表。
默认设置是
竖直方向的条形图。
4、选择列框中点击Region，并点击按钮统计量，选择数量。
结果得到一张可以显示每个区域观察对象数量的条形图。
可以通过点击图表右侧的红色三角形按钮进行更改和自定义图形。
5.JMP自动按照字母顺序对定类数据进行结果输出。
我们也可以修改输出结果。
6.在数据表格中或者在列框中右击Region，选择列信息。
7.点击列属性，选择值排序。
8.选择一个变量值名，使用按钮上移和下移，最后确定。
9.需要点击图表标题右侧的红色三角形按钮，选择脚本——重新运行分析。
最后才得到我们需要的顺序的图形。
三、定量变量的分布
1、选择数据表的一部分
某些时候我们需要从数据表中选择某一些特定的行进行分析。
JMP为我们提供了在分析包含和剔除行的多种方法。
菜单选择行—行选择—选择符合条件的行。
如下图所示，选择那些year等于2010的行，点击添加条件，最后点击确定。
菜单选择表---子集。
在子集对话框中要确保做出的选择是选定行选项，并点击确定。
窗口中会显示出第二张打开的数据表。
该表中有与第一张表相同的四个变量，但仅有195行。
在每个案例中，观察年份都是2010年，并且每个国家只有一行数据。
2、连续型数据直方图的构建
●菜单选择分析——分布。
将LifeExp选入Y，列框中。
●当分布窗口打开时，点击LifeExp左侧的红色三角形按钮，选择直方图选项——
垂直。
该操作会清空垂直选项前的复选框，将直方图变成更加符合传统的水平方
向。
、
上面的直方图是世界各国预期寿命分布的一种表示方法，它给我们提供了关于寿命预期是如何变动的视图，直方图上方是一个箱线图。
寿命预期在40~45岁的国家很少，相对的，许多国家预期寿命在70~75岁之间。
形状：涉及以下两个方面：直方图的对称性和图形中峰值的数目。
显然图中可以看出，是一个非对称图形，图形左侧尾部的观察值很少，而右侧聚集了大量的观察值。
我们称具有该形状的图形是左偏分布。
峰值在70~75岁。
中心：分布的中心有多种定义，包括统计意义上的均值、中位数、众数。
从视觉上看，我们可以将直方图的中心定义为横轴的中心值（中位数该例接近60~65岁），或有最大频数的区间（众数，该例为70~75岁），或视觉上的均衡点（均值，该例中接近65~70岁）或其他方式的定义。
离散程度：中心的概念注重于变量取值的代表性，离散程度的概念则注重于对代表性取值的偏离程度。
1、返回至原始的Life Expectancy数据表。
2、菜单选择行—数据过滤器。
添加Year作为过滤器列。
3、数据过滤器能帮助我们确定所需行。
4、同时选择如上所示复选框中的包括；默认设置是选择。
5、从主菜单栏中，选择分析—分布。
6、如下图所示，选择LifeExp作为Y,列。
7、由于我们想要对各个年份分别进行分析，因此选择Year作为依据，并点击确
定。
上述操作将会产生两个垂直方向的直方图。
观察可知，第一个分布的数轴
变化在25岁~75岁，而第二个则是从40岁~85岁。
8、在分布的输出中，按住Ctrl键的同时点击分布左侧的红色三角形标志便选择
统一尺度。
9、再次点击红色三角形，选择堆叠。
此时显示的图形如上图所示。
与2010年的分布相比，1950年的分布的形状有哪些不同？造成这两个分布形状上的差异是什么？
从两个直方图可以看出，人们现在比1950年时生存时间更长。
2010年寿命的预期分布的位置远比1950年的偏右。
我们可以得知1950年的预期分布比2010年更加分散。
以上分析可以揭示过去60年间寿命预期发生了什么变化。
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