在本文中，我们将了解探索性数据分析，这是一种用于分析和汇总数据集的方法。

什么是探索性数据分析？

数据科学家使用探索性数据分析 (EDA) 来分析和调查数据集并总结其主要特征，通常采用数据可视化方法。

探索性数据分析 (EDA) 也称为数据探索。

这也是数据分析过程中的一个步骤，其中使用了各种技术来更好地理解正在使用的数据集。

“理解数据集”可以指很多东西，包括但不限于……

• 提取重要变量并留下无用变量
• 识别异常值、缺失值。
• 了解变量之间的关系或缺乏关系
• 最终，最大限度地提高您对数据集的洞察力并最大限度地减少流程后期的潜在错误

探索性数据分析的类型

以下是四种类型的 EDA：

单变量非图形：这是 EDA 中最基本的类型。单变量非图形分析只有一个变量。这种类型的 EDA 的主要目标是描述数据并发现其中的模式。

单变量图形：与以前的 EDA 类型不同，这种方法，顾名思义，提供数据的图形表示。它采用了多种分析方法，例如直方图、箱线图和茎叶图。

多元非图形：EDA 的多元非图形类型使用交叉制表或统计数据来建立变量之间的关系。

多变量图形：在这种类型的 EDA 中，图形描述了两个或多个变量之间的关系。

探索性数据分析工具

以下是一些最常用的 EDA 工具：

R

它是一种免费且开放的编程语言。换句话说，这种编程语言为统计计算和图形提供了一个免费的软件环境。数据科学家和其他统计学家通常使用 R 编程语言来创建统计观察和数据分析。

Python

它是一种具有动态绑定的面向对象的解释性编程语言。因此，它使数据科学家能够识别数据集中的缺失值。由于分析数据集需要时间，Python 提供了有助于自动化整个 EDA 流程的开源模块，从而节省时间和精力。 Python 是 EDA 的优秀工具，因为它提供了高级数据结构、动态类型和绑定。

Excel

它是开始数据探索的最简单工具。借助许多内置功能和附加工具，我们可以进行深入分析。

借助上述 EDA 工具，EDA 还可以执行以下统计功能和技术：

• 执行 K-Means 聚类，这是一种流行的无监督学习聚类方法，其中数据点被分配给聚类或 K 组。
• 模式识别、市场细分和图像压缩都是此类聚类方法的应用示例。
• EDA 用于预测预测模型中的结果，例如线性回归。

为什么探索性数据分析很重要？

EDA 很重要，因为它使数据科学家能够在做出假设之前分析数据，确保产生的结果有效并适用于业务成果和目标。

它有助于确定操纵数据源以获得所需答案的最佳方式，使数据科学家更容易发现模式、发现异常、检验假设或检查假设。

EDA的一些特点：

• 帮助识别错误
• 促进更好地理解数据中的模式
• 帮助检测异常事件。
• 帮助理解数据集变量以及它们之间的关系。

此外，探索性数据分析可以帮助回答有关标准偏差、分类变量和置信区间的问题。

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