EDA 探索性数据分析是数据分析过程中非常重要的一个环节,包含以下作用: 熟悉数据:通过可视化和统计方法了解数据的分布情况(如均值、方差、偏度、峰度等),识别变量之间的关系(如相关性、因果关系),帮助理解数据的内在结构 数据质量检查:通过识别缺失值、异常值,再决定如何对数据进行预处理(删除、填充等) 数据特征选择:...
统计汇总:计算描述性统计数据,如平均值、中位数、众数、标准差和相关系数,以便了解变量之间的关系。 数据可视化和解释:创建可视化来理解数据中的分布、关系和模式。然后解释可视化,从而获得关于数据的启发性见解和结论。 1. 理解业务问题 心血管疾病是全球人员死亡的主要原因。据世界卫生组织(WHO)统计,每年约有1790万人...
5. 提出分析性问题和可视化 这是EDA中最重要的一步。这一步将决定你作为分析师可以探索到多少有效的idea。这一步因人而异,因为每个人的提出问题的能力不同。尝试提出与自变量和目标变量相关的问题。例如,fuel_type将如何影响汽车的价格? 在此之前,让我们检查不同变量之间的相关性,这将为我们提供有关如何进一步探...