探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）主要的工作是：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉，对数据进行总结等。

探索性数据分析（EDA）与传统统计分析（Classical Analysis）的区别：

传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布，然后把数据套入假设模型再做分析。但由于多数数据并不能满足假设的分布，因此，传统统计分析结果常常不能让人满意。

探索性数据分析方法注重数据的真实分布，强调数据的可视化，使分析者能一目了然看出数据中隐含的规律，从而得到启发，以此帮助分析者找到适合数据的模型。“探索性”是指分析者对待解问题的理解会随着研究的深入不断变化。

应用传统统计分析方法的数据分析步骤：

提出问题 Problem => 准备数据 Data => 建模 Model => 分析 Analysis => 得出结论 Conclusions

应用探索性数据分析方法的数据分析步骤：

提出问题 Problem => 准备数据 Data => 分析 Analysis => 建模 Model => 得出结论 Conclusions

探索性数据分析通常有以下几个步骤：

A. 检查数据：

- 是否有缺失值？ 
- 是否有异常值？ 
- 是否有重复值？ 
- 样本是否均衡？
- 是否需要抽样？ 
- 变量是否需要转换？ 
- 是否需要增加新的特征？

注：数据类型分为数值型，类别型，文本型，时间序列等。这里主要指的是数值型（定量数据）和类别型（定性数据），其中数值型又可以分为连续型和离散型。

B. 使用描述统计量和图表对数据进行描述：

1）连续变量：

常见的描述统计量：平均值，中位数，众数，最小值，最大值，四分位数，标准差等

图表：频数分布表（需进行分箱操作），直方图，箱线图（查看分布情况）

2）无序型离散变量：

常见的描述统计量：各个变量出现的频数和占比

图表：频数分布表（绝对频数，相对频数，百分数频数），柱形图，条形图，茎叶图，饼图

3）有序型离散变量：

常见的描述统计量：各个变量出现的频数和占比

图表：频数分布表，堆积柱形图，堆积条形图（比较大小）

C. 考察变量之间的关系：

1）连续变量和连续变量（Continuous & Continuous）：

对于连续变量与连续变量之间的关系，可以通过散点图进行查看。对于多个连续变量，可使用散点图矩阵，相关系数矩阵，热图。

量化指标：皮尔逊相关系数（线性关系），互信息（非线性关系）

2）离散变量和离散变量（Discrete & Discrete）：

对于离散变量与离散变量之间的关系，可以通过交叉分组表，复合柱形图，堆积柱形图，饼图进行查看。对于多个离散变量，可以使用网状图，通过各个要素之间是否有线条，以及线条的粗线来显示是否有关系以及关系的强弱。

量化指标：卡方独立性检验--->Cramer’s φ (Phi) or Cramer’s V

3）离散变量和连续变量（Discrete & Continuous）：

对于离散变量和连续变量之间的关系，可以使用直方图，箱线图，小提琴图进行查看，将离散变量在图形中用不同的颜色显示，来直观地观察变量之间的关系。

量化指标：独立样本t检验中的t统计量和相应的p值（两个变量），单因素方差分析中的η²（三个变量及以上）

D. 其他

1）检查数据的正态性：直方图，箱线图，Q-Q图（Quantile-Quantile Plot ）

直方图，箱线图：看图形是否对称

Q-Q图：比较数据的分位数与某个理论分布的分位数是否匹配

---

总结一下，如果要对数据集进行探索性分析：（以名字为data的数据集为例）

第一步，用pandas读取数据集，并显示前5行，看是否加载正确；

第二步，有必要时对列名重命名；

第三步，查看数据整体情况（行列数data.shape，数据类型data.dtypes，或者用data.info()同时查看这两项，用data.describe()查看连续变量的描述统计量）；

第四步，处理缺失值，异常值，重复值问题（各列分别有多少缺失值data.apply(lambda x: sum(x.isnull()),axis=0)，各行分别有多少缺失值data.apply(lambda x: sum(x.isnull()),axis=1)，总共有多少行有缺失值

len(data.apply(lambda x: sum(x.isnull()),axis=1).nonzero()[0])，删除重复值data.drop_duplicates()）；

第五步，有必要时转换数据类型；

第六步，看是否需要添加新的特征；

第七步，确定分析思路，用思维导图画出来；

第八步，按照分析思路进行分析并画出图形；

第九步，总结分析结果；

---

附：

图形的选择：描述趋势使用折线图，描述数量使用柱状图（且必须从 0 开始），描述关系使用散点图，描述比例使用饼状图。

科学家经过 30 年的研究，发现人对位置、长度和角度的感知最敏锐，可以用来表示数量，其次是面积和密度，可表示顺序，对于颜色和形状的感知是最不精确的，只可用来区分类别。

参考：https://www.jianshu.com/p/2e590d306bd2