一文看懂探索性数据分析 | EDA（基本概念+3步实践法）

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探索性数据分析 | EDA

文章目录探索性数据分析是拿到原始数据后，通过技术手段帮助自己更好的理解数据、提取出「好特征」、建立初步模型的过程。本文将介绍数据的分类方式，以及不同类型的数据如何可视化的具体方法。

什么是探索性数据分析？

说到篮球，大家都知道身高、臂展是运动员的关键特征。那手球呢？相信大部分人都说不出来。遇到自己不熟悉的领域，需要快速对陌生领域有一定的理解。有2种方法来帮助我们理解陌生领域：

咨询业内人士。资深的业内人士会传授一些他们的经验。
去研究一下陌生领域的数据。我们可以把手球运动员的身体数据和成绩数据拿过来做分析，看看最优秀的手球运动员都有哪些特点。在没有任何行业经验的情况下，通过对数据的洞察，也能有一些发现。上面的第二条路就是：探索性数据分析 | Exploratory Data Analysis | EDA 探索性数据分析就是利用各种技术手段（大部分都是利用数据可视化）探索数据内部结构和规律的一种数据分析方法和理念。探索性数据分析的目的是尽可能是洞察数据集、发现数据的内部结构、提取重要的特征、检测异常值、检验基本假设、建立初步的模型。

探索性数据分析的3步方法

探索性数据分析的过程大致分为3步：

数据分类
数据可视化
洞察数据

第一步：数据分类

当我们拿到数据后，第一步就是把这些数据进行分类，然后用不同方法来处理不同类型的数据。数据由粗到细可以按照下面的方式来分类： 结构化数据 VS 非结构化数据 结构化数据：能够用表格来组织的数据都算是结构化的数据。例如：Excel里的数据、MySQL里的数据… 非结构化数据：非表格形式组织的都是。例如：文本、图片、视频… 定量数据 VS 定性数据 定量数据：数值类型，衡量某样东西的数量。例如：1985 定性数据：类别，描述某样东西的性质。例如：80后 数据的4个等级 定类等级（norminal level）：是数据的第一个等级，其结构最弱。只需要按照名称来分类。例如：血型（A,B,AB,O）、姓名、颜色 定序等级（ordinal level）：定序等级在定类等级的基础上加了自然排序，这样我们就可以对不同数据进行比较。例如：餐厅的评星，公司的考核等级 定距等级（interval level）：定距等级一定是数值类型的，并且这些数值不仅可以用来排序，还可以用来加减。例如：华氏度、摄氏度（温度有负数，不可以进行乘除运算） 定比等级（ratio level）：在定距等级的基础上，加入了绝对零点，不但可以做加减的运算，还可以做乘除的运算。例如：金钱、重量

第二步：数据可视化

为了更好的洞察数据，我们可以将数据可视化，从而更好的观察数据的特点。常用的数据可视化有下面几种：上面的4个数据等级需要对应不同的可视化方法，下面整理了一个表格，可以帮助大家更好的选择可视化的方案。下面是一些基础的可视化方案，在实际应用中，会有更复杂的，组合图表可以使用。数据等级属性描述性统计图表定类离散、无序频率占比、众数条形图、饼图定序有序类别、比较频率、众数、中位数、百分位数条形图、饼图定距数字差别有意义频率、众数、中位数、均值、标准差条形图、饼图、箱线图定比连续均值、标准差条形图、曲线图、饼图、箱线图

第三步：洞察数据

数据的可视化可以帮助我们更好的洞察数据，我们可以更高效的发现哪些数据更重要，不同数据之间可能存在的关系，哪些数据会相互影响… 之所以叫探索性数据分析，就是没什么固定的套路，所以这一步没什么好讲的。

总结

探索性数据分析就是利用各种技术手段（大部分都是利用数据可视化）探索数据内部结构和规律的一种数据分析方法和理念。探索性数据分析的过程大致分为3步：

数据分类
数据可视化
洞察数据 2021年3月8日 by 打不死的小强 Updated: 2022年8月16日

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常见问题

这篇文章讲了什么？

本文介绍了相关AI概念的基本原理和应用场景。

有什么实际应用？

该技术在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域有广泛应用。