《探索性数据分析技术》课件.ppt

探索性数据分析技术欢迎参加探索性数据分析技术课程。本课程将带领大家深入了解数据分析的基础工作——探索性数据分析(EDA)。我们将从基本概念入手，逐步深入到各种分析技术和实际应用案例。通过系统学习，您将掌握如何有效地探索数据、发现数据中的模式、检测异常现象，并为后续的高级分析和建模打下坚实基础。无论您是数据科学新手还是希望提升技能的专业人士，本课程都将为您提供宝贵的知识和实践经验。

课程目标了解探索性数据分析的基础深入理解EDA的概念背景、历史发展和现代应用，掌握其在数据科学工作流程中的关键位置和重要性。掌握EDA的主要技术和方法学习描述性统计、数据可视化、相关性分析等核心技术，能够熟练运用各种工具进行数据探索和理解。学习应用EDA解决实际问题通过真实案例学习，培养将EDA技术应用于各行业实际问题的能力，提升数据分析的实战技能。

什么是探索性数据分析（EDA）？EDA的定义探索性数据分析是一种数据分析方法，通过总结数据的主要特征，常常使用可视化技术，在不进行正式建模或假设检验的情况下，帮助我们了解数据结构和发现数据中的潜在模式。EDA的起源EDA概念由美国统计学家JohnTukey于1970年代提出，他在《探索性数据分析》一书中系统阐述了这一方法，强调数据探索的重要性，并提供了许多实用的分析技术。与传统统计分析的区别传统统计分析通常基于假设检验，而EDA则采取让数据说话的理念，不预设模型，而是通过探索发现数据中的结构、关系和异常。这种方法更为灵活，适合处理复杂和大型数据集。

EDA的重要性指导后续分析和建模为高级分析提供方向发现数据模式和趋势识别关键关系和洞察数据质量检查识别错误和缺失探索性数据分析是数据科学工作流程中不可或缺的环节，它首先帮助我们检查数据质量，识别缺失值、异常值和错误，确保后续分析建立在干净可靠的数据基础上。通过EDA，我们能够发现数据中潜在的模式、关系和趋势，这些发现往往成为项目中最有价值的洞察。最终，EDA的结果将指导我们选择合适的建模方法，确定重要特征，并为后续分析设定合理的方向。

EDA的基本流程数据收集从各种来源获取原始数据，包括数据库、API、文件等。在这一阶段，需要确保数据的完整性和相关性，并建立适当的数据访问渠道。数据清理处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。数据清理通常占据整个分析过程的大部分时间，但这是确保后续分析可靠性的关键步骤。数据可视化使用图表和图形展示数据分布和关系，帮助识别模式。可视化是EDA的核心工具，能够直观地展示数据特征，便于分析人员和利益相关者理解。数据描述计算统计量，如均值、中位数、标准差等，量化数据特征。这些统计指标提供了数据的数值摘要，是理解数据分布和特性的重要工具。假设生成基于发现提出假设，为后续分析和建模指明方向。这一步骤将探索性分析转化为可行的分析路径，是连接EDA与高级分析的桥梁。

数据类型概述定量数据可以测量并以数值表示的数据，包含连续型和离散型两种子类型：连续型：可以取任意值，如身高、重量、温度离散型：只能取特定值，通常为整数，如人数、频率定性数据描述特性或品质的数据，不以数值表示，分为名义型和有序型：名义型：无固有顺序的类别，如性别、颜色、国家有序型：有自然顺序的类别，如教育水平、满意度等级时间序列数据按时间顺序收集的数据点系列，具有时间依赖性：规则时间序列：等间隔采样，如每日股票价格不规则时间序列：不等间隔采样，如事件触发记录

数据清理技术处理缺失值缺失值是数据分析中常见的问题，有多种处理方法：删除：当缺失比例较小时，可直接删除含缺失值的记录填充：使用均值、中位数、众数或预测值替代缺失值标记：将缺失作为特殊类别处理，保留其信息价值识别和处理异常值异常值会显著影响分析结果，需谨慎处理：统计方法：Z-score、IQR法则等可视化检测：箱线图、散点图等处理方法：删除、变换或单独分析数据标准化和归一化使不同尺度的特征具有可比性：标准化：转换为均值0、标准差1的分布归一化：缩放至特定区间，通常为[0,1]鲁棒缩放：使用中位数和四分位数，减少异常值影响

描述性统计分析集中趋势度量描述数据的中心位置，包括均值、中位数和众数。不同的集中趋势度量适用于不同类型的数据和分布情况。离散程度度量描述数据的分散程度，包括方差、标准差、范围和四分位距。这些指标帮助我们理解数据点离中心的远近。分布形状描述描述数据分布的特征，包括偏度、峰度和正态性检验。形状描述帮助我们了解数据的分布模式和特点。描述性统计是EDA的基础工具，它通过计算一系列统计量，提供数据的数值摘要，帮助我们快速了解数据的核心特征。这些统计量通常是分析的起点，为后续的深入探索提供方向。

集中趋势度量均值所有数据点的算术平均值，计算公式为所有值的总和除以数据点数量。均值是最常用的集中趋势度量，但易受极端值影响