探索性数据分析:四大主题总结

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探索性数据分析:四大主题总结

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是一种提取、理解、可视化,以及和分析大型数据集的过程。它通常与机器学习结合使用,其结果可以用来定义机器学习问题,也可以帮助潜在的决策者弄清哪些集成的特征会是最有用。

EDA 擅长捕捉数据集的模式,从而可以把模式运用到机器学习领域中。EDA 有四大主题构成,分别为统计性探索、可视化探索、关系和模式探索以及因果分析。

首先,统计性探索旨在发现基本的统计概念,比如样本量和密度,在数据中的分布情况等。其次,可视化探索旨在正确解释和可视化数据,常见的可视化技术工具包括散点图、直方图、棒图、面积图和条形图等,可帮助用户以图像的方式有效可视化数据。

接着,关系和模式探索是用来发现数据集中不同特征之间的相关性和影响因素的探索性数据分析方法。这能更有效地识别出可能的数据异常。最后,因果分析有助于分析影响结果的不同因素,体现因果之间的关系。

总之,EDA是一项重要的工具,有助于我们通过适当的解释有效地把握数据,它的四大主题是统计性探索、可视化探索、关系和模式探索以及因果分析。在数据分析过程中,能使分析者得到有效结论并且发现存在的问题,以改善和优化实际分析时使用的方法。

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