探索性数据分析 pdf_探索性数据分析：关键概念与应用

# 《探索性数据分析：深入数据洞察的开端》

探索性数据分析（eda）在数据分析流程中具有至关重要的地位。

eda主要涉及数据的收集与整理后的初步探索。首先，通过描述性统计，如计算均值、中位数、标准差等，能够快速把握数据的集中趋势和离散程度。例如，在分析一组学生成绩数据时，均值能反映整体水平，标准差体现成绩的波动。

可视化也是eda的关键手段。利用直方图展示数据分布，箱线图可观察数据的四分位数、异常值等。对于多个变量关系，散点图能直观呈现相关性。在研究产品销量与广告投入关系时，散点图可初步判断两者的关联模式。

eda为后续更深入的分析建模奠定了坚实基础，帮助分析师明确数据的特征与潜在问题，是开启数据宝藏的一把重要钥匙。

探索性数据分析eda

# 探索性数据分析（eda）：数据的初步探索之旅

探索性数据分析（eda）是数据科学项目中的关键步骤。它如同侦探在犯罪现场寻找线索一般，对数据进行全面的初步审查。

eda主要包括对数据的结构理解，查看数据集中变量的类型、数量。通过描述性统计，如计算均值、中位数、标准差等，把握数据的集中和离散趋势。可视化在eda里不可或缺，像柱状图能直观展示分类变量的分布，折线图体现数据随时间的变化，散点图可探索变量间的关系。

在实际操作中，eda能帮助发现数据中的异常值、缺失值。这些发现为后续的数据清洗、特征工程以及选择合适的分析模型奠定坚实基础，是从原始数据迈向有价值结论的第一步。

探索性数据分析案例

《探索性数据分析案例：学生成绩分析》

在教育领域，我们对某班级学生的考试成绩进行探索性数据分析。首先收集数学、语文、英语等科目的成绩数据。

绘制直方图发现，数学成绩呈现近似正态分布，多数学生集中在中间分数段。但语文成绩直方图有些偏态，高分段人数较少。通过计算各科成绩的均值、中位数和众数，发现英语的均值和中位数较为接近，说明数据分布相对对称。

进一步分析各科成绩的相关性，发现数学和物理成绩有较强的正相关，这符合学科知识体系的内在联系。通过箱线图能直观看到各科成绩的四分位数、异常值等情况。此次探索性数据分析帮助教师全面了解学生学习状况，以便调整教学策略。

探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征

《探索性数据分析：发现数据新特征》

探索性数据分析（eda）是数据分析的重要环节。它侧重于深入挖掘数据，以发现新的特征。

在eda中，首先要对数据进行描述性统计，如计算均值、中位数、标准差等，这有助于初步了解数据的集中趋势和离散程度。然后，通过绘制各种图表，如直方图、箱线图、散点图等，直观呈现数据的分布和变量间的关系。

例如，在研究销售数据时，散点图可能会揭示出季节因素与销售额之间意外的关联，这就是一个新发现的特征。通过eda，我们可以突破常规认知，找到隐藏在数据中的有价值信息，为后续的建模、决策等提供坚实的基础，为数据赋予更多意义和价值。