exploratory data analysis
时间: 2023-04-25 16:03:16 浏览: 81
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)是指在进行统计分析之前,对数据进行初步的探索和分析,以了解数据的特征、结构、异常值等信息,为后续的数据处理和建模提供依据。EDA通常包括数据可视化、统计描述、数据清洗、异常值检测等步骤。通过EDA,可以更好地理解数据,发现数据中的规律和趋势,为后续的数据分析和决策提供支持。
相关问题
think stats: exploratory data analysis
《Think Stats: 探索性数据分析》是一本由Allen B. Downey撰写的统计学教材。本书主要关注如何使用统计学方法和工具对数据集进行探索性分析。通过数据可视化、描述性统计和假设检验等技术,可以帮助读者理解数据集并获得有关数据集的洞察力。
本书首先介绍了Python编程语言,然后引导读者使用Pandas和其他数据科学库来处理和分析数据。接下来,通过一系列的案例研究,读者将学习如何描述数据的分布、计算统计量、绘制直方图和概率密度函数等。
本书还包括了关于回归分析和假设检验的内容。回归分析可用于研究两个或多个变量之间的关系,并通过拟合线性模型来预测未知观测值。假设检验则用于评估统计推断的可靠性,并帮助读者确定观察到的差异是否显著。
《Think Stats》强调实践和实际问题的解决。通过提供大量的练习和案例研究,读者可以应用所学知识来解决真实世界的数据分析问题。
总之,《Think Stats: 探索性数据分析》是一本实用且全面的统计学教材。读者将学习到如何通过数据分析和统计方法来探索数据集,并从中获取信息和见解。无论是对于学习统计学的学生,还是对于从事数据分析的专业人士,本书都是一本值得阅读的重要参考书。
翻译House Prices: Advanced Regression Techniques Predict sales prices with detailed feature engineering, automatic outlier detection, Advanced Regression Techniques(GradientBoosting,Xgboost...) and Stacking main Competition Description Ask a home buyer to describe their dream house, and they probably won't begin with the height of the basement ceiling or the proximity to an east-west railroad. But this playground competition's dataset proves that much more influences price negotiations than the number of bedrooms or a white-picket fence. With 79 explanatory variables describing (almost) every aspect of residential homes in Ames, Iowa, this competition challenges you to predict the final price of each home. Summary 1.Exploratory Data Analysis (EDA):distribution,outliers... 2.Personalized Feature Engineering 3.Advanced Regression Techniques 4.Ensemble Learning
房价预测:高级回归技术
本竞赛要求参赛者使用详细的特征工程、自动异常值检测、高级回归技术(GradientBoosting、Xgboost等)和Stacking等方法来预测房屋的销售价格。
一般来说,购房者在描述他们梦想中的房子时,不会从地下室天花板的高度或东西铁路的距离开始。但是,这个竞赛的数据集证明,影响房价谈判的因素远不止卧室数量或白色栅栏。
该数据集包含79个解释变量,几乎描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的每一个方面,挑战参赛者预测每个住宅的最终售价。
竞赛主要包含以下步骤:
1. 探索性数据分析(EDA):分布、异常值等;
2. 个性化特征工程;
3. 高级回归技术;
4. 集成学习(Stacking)。