1.定義

??探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，簡(jiǎn)稱EDA），是指對(duì)已有的數(shù)據(jù)（特別是調(diào)查或觀察得來(lái)的原始數(shù)據(jù)）在盡量少的先驗(yàn)假定下進(jìn)行探索，通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和規(guī)律并且分析數(shù)據(jù)以概括其主要特征的一種數(shù)據(jù)分析方法。

??探索性數(shù)據(jù)分析在上世紀(jì)六十年代由John Tukey提出，它鼓勵(lì)統(tǒng)計(jì)學(xué)家研究數(shù)據(jù)，并盡可能提出假設(shè)，盡可能生成新的數(shù)據(jù)收集和實(shí)驗(yàn)。與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法的區(qū)別在于：傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法以概率論為基礎(chǔ)，先假定數(shù)據(jù)服從某種分布，然后依據(jù)數(shù)據(jù)樣本來(lái)估計(jì)模型的一些參數(shù)及統(tǒng)計(jì)量，以此了解數(shù)據(jù)的特征。但實(shí)際中往往有很多數(shù)據(jù)并不符合假設(shè)的統(tǒng)計(jì)模型分布，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果不理想。EDA則是一種更加貼合實(shí)際情況的分析方法，它“拋開”概率理論，從數(shù)據(jù)出發(fā)，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)可視，讓數(shù)據(jù)自身“說(shuō)話”，有助于我們了解數(shù)據(jù)在形式化建模或假設(shè)測(cè)試任務(wù)之外的其他價(jià)值。

??大數(shù)據(jù)時(shí)代，EDA可以很好地應(yīng)用于處理各種雜亂的“臟數(shù)據(jù)”。通過(guò)EDA我們可以最真實(shí)、直接的觀察到數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)及特征。EDA出現(xiàn)之后，數(shù)據(jù)分析的過(guò)程就分為兩步了，探索階段和驗(yàn)證階段。探索階段側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中包含的模式或模型，驗(yàn)證階段側(cè)重于評(píng)估所發(fā)現(xiàn)的模式或模型,很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法（分為訓(xùn)練和測(cè)試兩步）都是遵循這種思想。當(dāng)我們拿到一份數(shù)據(jù)時(shí)，如果做數(shù)據(jù)分析的目的不是非常明確、有針對(duì)性時(shí)，可能會(huì)感到有些茫然，那此刻就更加有必要進(jìn)行EDA了，它能幫助我們先初步了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)及特征，甚至發(fā)現(xiàn)一些模式或模型，再結(jié)合行業(yè)背景知識(shí)，也許就能直接得到一些有用的結(jié)論。

2.步驟

??通過(guò)以上EDA的定義，我們可以大致整理一下思路：

??1、拿到數(shù)據(jù)后，先寫出一系列自己做的假設(shè)，然后接著做更深入的數(shù)據(jù)分析。

??2、結(jié)合可視化，記錄下探索過(guò)程。

??3、把中間結(jié)果給同行看看，獲取一些更有拓展性的反饋或者意見。不要獨(dú)自一個(gè)人做，國(guó)外的思維就是知道了什么就喜歡open to everybody。走出去，多多交流，open to the world。

??4、將可視化與結(jié)果結(jié)合一起。探索性數(shù)據(jù)分析，逐漸培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)意識(shí)和模型意識(shí)。一旦結(jié)果違背最初的假設(shè)，就要立即回去進(jìn)行詳細(xì)的思考。所以我們?cè)跀?shù)據(jù)探索的盡可能把自己的可視化圖和結(jié)果放一起，這樣便于進(jìn)一步分析。

3.過(guò)程

3.1單變量分析

基本統(tǒng)計(jì)量（中位數(shù)、四分位數(shù)、偏度、峰度等等）

• 頻率和眾數(shù)

• 百分位數(shù)

• 位置度量：均值和中位數(shù)

• 散步分量：極差和方差

• 偏度、峰度：數(shù)據(jù)的大致分布情況，功能上與直方圖類似，其雖然可量化，但不如直方圖直觀

• 直方圖

  • 對(duì)稱
  • 分散
  • 異常值
  • 有間隙

• 箱線圖

  • 異常值
  • 對(duì)稱
  • 比較幾批數(shù)據(jù)的形狀

• 正態(tài)性檢驗(yàn)

  • 圖示法：
  • 直方圖鐘型
  • 箱線圖
  • QQ圖
  • 非參數(shù)檢驗(yàn)方法

3.2多變量分析

• 線性相關(guān)？ 秩相關(guān)？ 關(guān)聯(lián)性如何？
• 注意：先繪制散點(diǎn)圖，要求兩變量來(lái)自正態(tài)總體，出現(xiàn)異常值慎用

3.3可視化

在進(jìn)行了單變量與多變量的分析之后，應(yīng)該得到一個(gè)展示成果性的報(bào)表。制作報(bào)表時(shí)應(yīng)該思考以下的信息：

• 數(shù)據(jù)缺失？

• 有異常值？

• 特征有冗余？

• 分布情況？

• 樣本是否重復(fù)？

• 樣本是否平衡？ 尤其是在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練分類器的時(shí)候，不同類別的樣本數(shù)量應(yīng)該大致相同，如果不相同，可采用上采樣或者下采樣的方法（后文會(huì)講到）

• 是否需要抽樣？

• 是否需要降維？

• 能否構(gòu)造更有價(jià)值的特征？

• 連續(xù)特征是否需要離散化？

• 是否需要對(duì)變量進(jìn)行重新計(jì)算？

• 可視化技術(shù)

  • 將數(shù)據(jù)映射到圖形元素
  • 組織數(shù)據(jù)進(jìn)行映射
  • 解決數(shù)據(jù)維度問(wèn)題

4.案例

具體案例可參考 Blink 的文章，https://www.jianshu.com/p/9325c9f88ee6，

• 水的供應(yīng)和用水是否與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值有關(guān)？

【參考】

• 一文帶你探索性數(shù)據(jù)分析(EDA) 正在充電Loading https://www.jianshu.com/p/9325c9f88ee6
• 數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)入門 JasonBianzx https://blog.csdn.net/JasonBianZhang/article/details/78471846
• 探索性數(shù)據(jù)分析 hgz_dm https://blog.csdn.net/huguozhiengr/article/details/85321521

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??對(duì)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、金融風(fēng)控等感興趣的小伙伴，需要數(shù)據(jù)集、代碼、行業(yè)報(bào)告等各類學(xué)習(xí)資料，可添加微信：wu805686220（記得要備注喔！），也可關(guān)注微信公眾號(hào)：風(fēng)控圏子（別打錯(cuò)字，是圏子，不是圈子，算了直接復(fù)制吧！）

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相互學(xué)習(xí)，共同成長(zhǎng)。

《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【模型开发】EDA探索性分析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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