探索性数据分析（EDA）：从数据中发现洞察力

写在开头

在数据科学的世界中，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一项至关重要的任务，它能够帮助我们深入了解数据、发现潜在的模式，并为进一步的分析和建模提供基础。本篇博客将介绍探索性数据分析的基本技术和方法，通过具体的数字、场景和代码，帮助读者在数据的海洋中发现有价值的信息和洞察力。

1. EDA的基本步骤

探索性数据分析通常包括以下基本步骤：

• 1.数据收集： 获取数据集，可以来自数据库、文件、API等数据源。确保了解数据的来源、格式以及数据集中包含的变量。
• 2.初步观察： 对数据集进行初步观察，了解数据的基本信息，包括数据的维度、列名、数据类型等。
• 3.数据清洗： 进行数据清洗，处理缺失值、异常值、重复值等。确保数据的准确性和完整性。
• 4.单变量分析： 对单个变量进行分析，包括描述性统计、频数分布、直方图等。这有助于了解每个变量的分布和特征。
• 5.双变量分析： 探索变量之间的关系，通过散点图、相关性分析等方法来了解两个变量之间的关联性。
• 6.多变量分析： 考虑多个变量之间的关系，使用热力图、散点矩阵等方法，了解变量之间的复杂关系。
• 7.探索性可视化： 使用各种图表（如散点图、箱线图、直方图）进行可视化分析，直观地展示数据的分布、趋势和异常。
• 8.数据变换和特征工程： 对数据进行转换或特征工程，创建新的变量，以便更好地进行建模和分析。
• 9.统计检验： 使用统计方法验证假设，例如t检验、方差分析等，以确认观察到的模式是否具有统计学意义。
• 10.建模： 如果有兴趣，可以尝试建立一些简单的模型，以进一步探索数据中的模式和趋势。
• 11.总结和结论： 总结整个EDA的过程，提炼出关键观察、发现的模式，并得出初步结论。
• 12.报告和可视化： 将分析结果以清晰的图表和报告的形式呈现，确保能够有效地传达数据的关键信息。
• 13.反馈和迭代： 根据反馈和可能的需求，对分析进行迭代，进一步深入研究特定领域或问题。

1.1 数据概览

首先，我们需要对数据有一个整体的了解。使用 Pandas 库可以轻松查看数据的前几行，了解数据的列名、类型等信息：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 查看前几行
print(data.head())

1.2 描述性统计

使用 Pandas 的 describe() 方法可以生成对数值型数据的基本描述统计信息，如均值、标准差、最小值、25%、50%、75% 分位数等：

# 描述性统计
print(data.describe())

1.3 借用一些EDA库

pandas_profiling可以快速帮助理解数据，数据量大的话，可能耗费时间比较长。

import pandas_profiling

#预览数据
pandas_profiling.ProfileReport(data)

missinggo是一个可视化的缺失值库，可以帮助我们快速了解数据中的缺失情况。

import missingno as msno

# 可视化缺失值
msno.matrix(df)
plt.title('Missing Values Matrix')
plt.show()

2. 数据可视化

2.1 直方图

直方图是一种展示数据分布的有效方式。通过 Matplotlib 或 Seaborn 库，我们可以轻松绘制直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制直方图
plt.figure(figsize