了解您的数据：探索性数据分析 (EDA) 的要点

您想了解更多有关探索性数据分析的信息吗？这些是您应该了解的基本概念。

探索性数据分析简介

在开始高级分析之前了解您的数据集不仅是明智的，而且在数据科学领域也是必要的。

探索性数据分析是一种数据分析过程，旨在充分理解数据并发现其许多属性，通常通过使用视觉辅助工具。这使得能够发现有用的模式并更深入地理解数据。

在进行数据分析并将算法应用于数据之前，您必须对其有透彻的了解。查找数据中的模式并识别至关重要的变量和不影响结果的变量是关键任务。此外，某些变量与其他变量之间可能存在关系。还必须识别数据中的错误。

探索性数据分析的目标

• 确定数据集合中变量的分布

• 构建没有异常值的拟合模型，保证完美的数据质量

• 获得参数的准确评估

• 估计估计的不确定性

• 获得具有统计显着性的结果

• 消除数据中的异常和多余数字

• 帮助准备我们的数据集以供检查

• 允许机器学习模型更准确地预测我们的数据集

• 提供更准确的结果

• 选择更有效的机器学习模型

探索性数据分析的类型

描述性统计

总结数据集的主要特征，以使用集中趋势度量（均值、中位数、众数）等技术提供数据的快速概览。离散度测量（范围、方差、标准差）。频率分布。

图形分析

使用可视化工具探索数据，通过图表（条形图、直方图、饼图）等技术的可视化来识别模式、趋势和数据异常。绘图（散点图、线图、箱线图）。高级可视化（热图、小提琴图、配对图）。

双变量分析

在双变量评估中，检查变量之间的关系。它使查找变量集之间的关系、依赖关系和相关性成为可能。双变量分析中使用的一些关键技术：

• 散点图
• 相关系数
• 交叉表
• 折线图
• 协方差

探索性数据分析工具

数据科学家可以利用以下工具进行探索性数据分析，有效地获得更深入的见解并为高级分析和建模准备数据。

Python 库

Python 库

• Pandas：提供广泛的功能，用于管理数据结构和时间序列分析以及其他数据操作和分析任务。

• Matplotlib：用于制作静态、交互式和动画图表的 Python 绘图包。

• Seaborn：它提供了一个高级界面，用于创建引人注目的教育统计视觉效果，并且构建在 Matplotlib 之上。

• Plotly：一个图形包，允许交互式创建绘图并提供高级可视化功能。

集成开发环境 (IDE)

1. Jupyter 笔记本

2. RStudio

R 包

• ggplot2：它是一个强大的工具，用于根据数据框中的数据创建复杂的图表，并且是 tidyverse 的一部分。

• dplyr：一组一致的动词将帮助您解决大多数数据操作问题，称为数据操作语法。

• tidyr：帮助组织数据。

执行探索性数据分析的步骤

• 第 1 步：了解问题和数据

• 第 2 步：导入并检查数据

• 第 3 步：处理丢失数据

• 第 4 步：探索数据特征

• 第 5 步：执行数据转换

• 第 6 步：可视化数据关系

• 第 7 步：处理异常值

• 第 8 步：交流发现和见解

最后的想法

探索性数据分析是数据科学工作的基石，它为数据集的微妙之处提供无价的见解，并为明智的决策扫清道路。

EDA 使数据科学家能够发现隐藏的现实，并通过探索数据分布、相关性和异常来指导计划取得成功。

以上是了解您的数据：探索性数据分析 (EDA) 的要点的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！