探究性数据分析EDA

探究性数据分析(Exploratory Data Analysis, EDA)是一种统计学方法，主要用于对收集的数据集进行初步的探索和理解，以便揭示其内在结构、模式和趋势。EDA的过程包括以下几个关键步骤：

1. **数据清洗**：检查并处理缺失值、异常值、重复值等问题，保证数据质量。

2. **描述性统计**：计算基本的统计数据（如平均数、中位数、标准差等），了解变量的分布情况。

3. **可视化**：使用图表（例如直方图、箱线图、散点图等）展示数据的分布特性，帮助发现潜在的相关性和趋势。

4. **数据转换**：根据数据特点，可能需要进行标准化、归一化或聚类等操作，便于进一步分析。

5. **关联性分析**：通过计算相关系数或绘制散点图，找出变量之间的关系。

6. **数据分组**：根据某些特征将数据集分成小群体，观察各组间的差异。

7. **故事构建**：基于以上的洞察，创建关于数据背后潜在含义的故事或假设。

通过EDA，分析师能够更好地理解数据集，并据此制定后续的数据挖掘、建模策略。它是数据分析流程中的基础环节，为深入分析和模型建立提供依据。