Python探索性数据分析(EDA)统计数据和建模

探索性数据分析(EDA)

在统计学中，探索性数据分析是一种分析数据集以总结其主要特征的方法，通常使用统计图形和其他数据可视化方法。 可以使用或不使用统计模型，但主要是 EDA 用于查看数据可以告诉我们超出正式建模的内容，从而对比传统的假设检验。EDA 不同于初始数据分析 (IDA)，更侧重于检查模型拟合和假设检验所需的假设，并根据需要处理缺失值和进行变量转换。 EDA 包含 IDA。

EDA 的目标是：

• 启用数据中的意外发现
• 就观察到的现象的原因提出假设
• 评估统计推断所依据的假设
• 支持选择适当的统计工具和技术
• 通过调查或实验为进一步收集数据提供基础

EDA 中使用的典型图形技术有：

• 箱形图
• 直方图
• 多变量图表
• 运行图表
• 帕累托图
• 散点图（2D/3D）
• 茎叶图
• 平行坐标
• 赔率
• 有针对性的投影追踪
• 热图
• 条形图
• 地平线图
• 基于字形的可视化方法
• 投影方式
• 这些图的交互式版本

降维：

• 多维缩放
• 主成分分析（PCA）
• 多线性主成分分析
• 非线性降维（NLDR）
• 相关性的图像

典型的定量技术有：

• 中位数抛光
• 三均值
• 排序

摘录：描述性统计

import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Math, Latex
from IPython.core.display import Image
import seaborn as sns

sns.set(color_codes=True)
sns.set(rc={'figure.figsize':(10,6)})
# Uniform Distribution
from scipy.stats import uniform

number = 10000
start = 20
width = 25

uniform_data = uniform.rvs(size=number, loc=start, scale=width)
axis = sns.distplot(uniform_data, bins=100, kde=True, color='skyblue', hist_kws={"linewidth": 15})
axis.set(xlabel='Uniform Distribution ', ylabel='Frequency')

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源代码

参阅 - 亚图跨际