了解您的數據：探索性數據分析的要點。

簡介
根據您透過機器學習模型獲得的數據的最終目標、可視化的開發和用戶友好的應用程式的合併，在專案開始時培養資料的流暢性將有助於最終的成功。
EDA 精要
這就是我們了解資料預處理的必要性如何對資料分析師有益的地方。
由於數量龐大且來源多樣，今天的數據更有可能出現異常。資料預處理已成為資料科學領域的基礎階段，因為高品質的資料可以帶來更穩健的模型和預測。
探索性資料分析是資料科學家的工具，用於查看哪些資料可以在正式建模或假設測試任務之外公開。
資料科學家必須始終執行 EDA，以確保結果可靠並適用於任何受影響的結果和目標。它還幫助科學家和分析師確認他們正走在正確的軌道上以實現預期的結果。
指導研究的一些研究問題範例是：
1.資料預處理有什麼顯著效果
分析方法－缺失值、聚合值、資料過濾、離群值、變數轉換、變數約簡－資料分析結果是否準確？
2。在研究中，預處理資料分析需要達到什麼顯著水準？
探索性資料分析指標及其重要性
1.資料過濾
這是選擇資料集的較小部分並使用該子集進行查看或分析的做法。保留完整的資料集，但僅使用其中的子集進行計算；過濾通常是一個臨時過程。從研究中發現不準確、不正確或低於標準的觀察結果，提取特定興趣群體的數據，或尋找特定時期的資訊都可以使用過濾器進行總結。資料科學家必須在過濾過程中指定規則或邏輯，以提取研究的案例。

2.資料聚合
資料聚合需要將未處理的資料收集到一個位置並將其匯總以進行分析。資料聚合增加了資料的資訊價值、實用價值和可用價值。技術使用者的觀點經常被用來定義這個短語。資料聚合是分析師或工程師將來自多個資料庫或資料來源的未處理資料整合到集中式資料庫中的過程。然後透過組合原始資料來建立匯總數字。總和或平均值是總值的直接說明。聚合數據用於分析、報告、儀表板和其他數據產品。數據聚合可以提高生產力、決策和洞察時間。

3.缺失資料
在資料分析中，缺失值是缺失的另一個名稱
數據。當特定變數或受訪者被遺漏或跳過時，就會發生這種情況。由於資料輸入不正確、檔案遺失或技術損壞，可能會發生遺漏。缺失資料可能會間歇性地導致模型偏差，具體取決於資料的類型，這使得它們出現問題。缺失資料意味著，由於資料有時可能來自誤導性樣本，因此結果可能只能在研究參數範圍內廣泛使用。為了確保整個資料集的一致性，有必要使用標籤“N/A”（“不適用”的縮寫）重新編碼所有缺失值。

4.資料轉換
使用函數或其他數學方法重新調整資料
轉換過程中對每個觀察值的操作。我們
偶爾更改資料以使其更容易建模
存在非常顯著的偏差（正向或負向）。
換句話說，應該嘗試進行資料轉換以適應應用參數統計測試的假設，如果
變數不符合常態分佈。最受歡迎的資料轉換是對數（或自然對數），當所有觀察結果均為正值並且大多數資料值集中在零附近（涉及資料集中更重要的值）時，經常使用它。

示意圖

EDA 中的視覺化技術
視覺化技術在 EDA 中發揮著至關重要的作用，使我們能夠直觀地探索和理解複雜的資料結構和關係。 EDA 中使用的一些常見視覺化技術是：
1.直方圖：
直方圖是顯示數值變數分佈的圖形表示。它們透過可視化頻率分佈來幫助理解數據的集中趨勢和分佈。

2.箱型圖：箱型圖是顯示數值變數分佈的圖表。這種視覺化技術有助於識別任何異常值，並透過視覺化其四分位數來了解資料的分佈。

3.熱圖：它們是資料的圖形表示，其中顏色代表值。它們通常用於顯示複雜的資料集，提供一種快速、簡單的方法來視覺化大量資料中的模式和趨勢。

4.長條圖：長條圖是顯示分類變數分佈的圖形。用於視覺化資料的頻率分佈，有助於了解各個類別的相對頻率。

5.折線圖：折線圖是顯示數值變數隨時間變化趨勢的圖表。它用於可視化資料隨時間的變化並識別任何模式或趨勢。

5.圓餅圖：圓餅圖是展示分類變數所佔比例的圖表。用於視覺化每個類別的相對比例並了解資料分佈。

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