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探索性數據分析(EDA)的主要方法有哪些?

發布時間:2025-01-31 09:54

數據分析的第一步并不是直接進行模型建構,而是先對數據進行探索,這就是我們常說的“探索性數據分析”(EDA)。HighMark輔導將指導你更好地理解和掌握探索性數據分析(EDA)的主要方法,為你后續的研究分析打下堅實的基礎。
探索性數據分析(EDA)的主要方法有哪些?

1.數據概覽(Data Overview)

首先,你得對數據有一個整體的認識。先去查看數據的結構、數據類型、缺失值等。你可以使用head()、info()等函數,快速了解數據集的基本情況。如果是表格數據,還可以使用描述性統計(比如describe()函數)查看每列的均值、標準差等。

2.數據可視化(Data Visualization)

數據可視化是EDA中最重要的一步,它幫助你從圖形上快速發現數據的趨勢和潛在問題。常用的可視化方法有:

直方圖:查看單個變量的分布情況

箱型圖:識別數據中的異常值

散點圖:觀察兩個變量之間的關系

熱力圖:查看變量間的相關性

這些可視化工具能幫助你直觀地理解數據背后的結構和規律。

3.數據清理與處理(Data Cleaning and Transformation)

在EDA過程中,數據清理是不可忽視的步驟。數據清理包括:

處理缺失值

去除重復數據

處理異常值

數據格式轉換(比如日期格式統一)

這一步至關重要,它能確保你后續的分析更加準確可靠。

4.統計分析(Statistical Analysis)

在EDA中,基本的統計分析幫助你更深入地理解數據特征。常見的統計分析方法包括:

1.相關性分析:找出變量之間的關系,常用皮爾遜相關系數(Pearson)

2.假設檢驗:比如t檢驗、卡方檢驗等,用于判斷數據中變量是否有顯著差異

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拓展知識:EDA的優勢與實際應用

通過這些EDA方法,能夠幫助你更清楚地理解數據結構,找出數據中的潛在問題,做出更合理的決策。此外,EDA為機器學習模型的建立提供了寶貴的指導,因為它可以幫助你選擇合適的特征、處理異常數據,提升模型效果。

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