数据分析EDA全步骤解析：从数据加载到特征分析

本资源是一份关于数据分析探索性分析(EDA)的笔记，主要涵盖了从数据加载、初步观察到深入特征分析的多个步骤，旨在帮助理解数据并为后续的机器学习或深度学习任务做好准备。 在数据分析过程中，EDA是至关重要的一步，它包括以下几个关键环节： 1. **载入数学和可视化库**：使用如pandas、numpy、scipy等数据科学库进行数据处理，借助matplotlib、seaborn和plotly等可视化工具来直观呈现数据。 2. **载入数据**：将训练集和测试集导入，并进行初步观察，了解数据的基本结构和规模。 3. **数据总览**：计算数据的相关统计量，例如平均值、中位数、最大值、最小值等，同时了解各变量的数据类型。 4. **检查缺失值**：通过可视化工具（如missingno库）识别缺失值(NAN)的存在，并进一步分析其分布情况。 5. **异常值检测**：通过可视化手段如箱线图检测异常值，确保数据的质量。 6. **预测值分布**：分析目标变量的分布，包括偏度和峰度，以理解其是否符合正态分布或其他特定分布。 7. **特征分析**：对各个特征进行深入研究，包括数字特征和类别特征。 - **数字特征分布**：通过相关性分析理解特征间的关联，查看偏度和峰度以了解特征的分布形态，再通过可视化（直方图、密度图等）来展示这些特征的分布。 - **类型特征分析**：分析类别特征的分布，如unique值的数量，使用箱型图、小提琴图、柱状图等可视化方式展示类别特征的分布情况，以及各类型的频数。 8. **多变量分析**：探究特征之间的多变量关系，例如通过散点图矩阵或多变量回归分析来理解特征间复杂的关系。 9. **数据报告**：使用Pandas_profiling生成详细的数据报告，便于全面了解数据特性。 通过这些步骤，分析师能够对数据有深入的理解，找出潜在的问题，如缺失值和异常值，发现特征间的联系，并为模型选择和预处理策略提供依据。这不仅有助于提高模型的性能，也有助于在项目初期避免因数据问题导致的错误假设。