了解您的數據：探索性數據分析 (EDA) 的要點

您想了解更多有關探索性資料分析的資訊嗎？這些是您應該了解的基本概念。

探索性資料分析簡介

在開始高級分析之前了解您的資料集不僅是明智的，而且在資料科學領域也是必要的。

探索性資料分析是一種資料分析過程，旨在充分理解資料並發現其許多屬性，通常透過使用視覺輔助工具。這使得能夠發現有用的模式並更深入地理解數據。

在進行資料分析並將演算法應用於資料之前，您必須對其有透徹的了解。尋找資料中的模式並識別至關重要的變數和不影響結果的變數是關鍵任務。此外，某些變數與其他變數之間可能存在關係。還必須識別數據中的錯誤。

探索性資料分析的目標

• 決定資料集合中變數的分佈

• 建立沒有異常值的擬合模型，確保完美的資料品質

• 取得參數的準確評估

• 估計估計的不確定性

• 得到具有統計顯著性的結果

• 消除資料中的異常和多餘數字

• 幫忙準備我們的資料集以供檢查

• 讓機器學習模型更準確地預測我們的資料集

• 提供更精確的結果

• 選擇更有效的機器學習模型

探索性資料分析的類型

描述性統計

總結資料集的主要特徵，以使用集中趨勢度量（平均值、中位數、眾數）等技術提供資料的快速概覽。離散度測量（範圍、變異數、標準差）。頻率分佈。

圖形分析

使用視覺化工具探索數據，透過圖表（長條圖、直方圖、圓餅圖）等技術的視覺化來識別模式、趨勢和數據異常。繪圖（散佈圖、線圖、箱線圖）。高階視覺化（熱圖、小提琴圖、配對圖）。

雙變量分析

在雙變量評估中，檢查變數之間的關係。它使查找變數集之間的關係、依賴關係和相關性成為可能。雙變量分析中使用的一些關鍵技術：

• 散佈圖
• 相關係數
• 交叉表
• 折線圖
• 協方差

探索性資料分析工具

資料科學家可以利用以下工具進行探索性資料分析，有效地獲得更深入的見解並為進階分析和建模準備資料。

Python 函式庫

Python 庫

• Pandas：提供廣泛的功能，用於管理資料結構和時間序列分析以及其他資料操作和分析任務。

• Matplotlib：用於製作靜態、互動式和動畫圖表的 Python 繪圖套件。

• Seaborn：它提供了一個高級介面，用於創建引人注目的教育統計視覺效果，並且構建在 Matplotlib 之上。

• Plotly：一個圖形包，允許互動式建立繪圖並提供高級視覺化功能。

整合開發環境 (IDE)

1. Jupyter 筆記本

2. RStudio

R 套件

• ggplot2：它是一個強大的工具，用於根據資料框中的資料建立複雜的圖表，並且是 tidyverse 的一部分。

• dplyr：一組一致的動詞將幫助您解決大多數資料操作問題，稱為資料操作語法。

• tidyr：幫助組織資料。

執行探索性資料分析的步驟

• 第 1 步：了解問題與數據

• 第 2 步：匯入並檢查資料

• 第 3 步：處理遺失資料

• 第 4 步：探索資料特徵

• 第 5 步：執行資料轉換

• 第 6 步：視覺化資料關係

• 第 7 步：處理異常值

• 第 8 步：交流發現與見解

最後的想法

探索性資料分析是資料科學工作的基石，它為資料集的微妙之處提供無價的見解，並為明智的決策掃清道路。

EDA 使資料科學家能夠發現隱藏的現實，並透過探索資料分佈、相關性和異常來指導計劃取得成功。

以上是了解您的數據：探索性數據分析 (EDA) 的要點的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！