探索性数据分析
探索性数据分析
探索性数据分析简介 探索性数据分析所谓探索性数据分析（ Exploratory Data Analysis ）以下简称EDA，是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进⾏探索通过作图、制表、⽅程拟合、计算特征量等⼿段探索数据的结构和规律的⼀种数据分析⽅法。
⽬录 1. 探索性数据分析的简要介绍 2. 探索性数据分析的必要性和意义 3. 探索分析的内容和考察⽅法1. 探索性数据分析的简要介绍 探索性数据分析的简要介绍探索性数据分析的简要介绍探索性数据分析的简要介绍探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）⾸先由 J.W.Tukey提出的。
Tukey从⽣物学家那⾥学了许多分析数据的⽅法，并引⼊统计学中。
1977年，Tukey出版了他的名著《探索性数据分析》（UNDERSTANDING ROBUST AND EXPLORATORY DATA ANALYSIS），引起了统计学界的关注，成为探索分析的第⼀个正式出版物。
80年代后期，我国⼀些统计学者将这本著作介绍给我国统计学界，对我国统计学理论研究和统计事业的实践起到了积极作⽤。
此后，国内也有不少关于探索性数据分析⽅法的⽂章发表到各种统计刊物。
随着计算机技术的飞跃发展，以及数据的复杂性越来越强，实施探索性数据分析成为数据分析中不可替代的⼀部分，从⽽在统计分析的过程中发挥着越来重要的作⽤。
2. 探索性数据分析的必要性和意义 统计学原理告诉我们，搜集到的数据在建⽴数据⽂件以后，并⾮⽴即投⼊统计分析，因为数据结构、数据中隐含的内在统计规律等尚不清楚，需要对数据进⾏考察和探索。
因此，应⽤数据分析的整个操作步骤⼤体可以划分为两⼤阶段：探索阶段和证实阶段。
探索性数据分析分分离出数据的模式和特点，把他们有⼒地显⽰给分析者。
常常，分析者现对数据做探索性数据分析，⽽后才能有把握地选择结构分量或随机分量的模型；探索性数据分析还可以⽤来揭⽰：数据对于常见模型的意想不到的偏离。
第五章探索性数据分析——【数据挖掘与统计应用】
单因素方差分析
单因素方差的检验统计量是F统计量
R函数的基本书写格式为： aov(观测变量域名~控制变量域名,data=数据框名) anova(方差分析结果对象名)
• 示例：
各总体均值的可视化
直观展示控制变量不同水平下观测变量总体均值的取值 状况，可绘制各总体均值变化的折线图以及各总体均值 的置信区间图
(y
y
)
2
/
n
首都经济贸易大学 统计学院
spearman相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
Kendll-τ相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
计算简单相关系数
示例：
简单相关系数的检验
简单相关系数的检验
相关系数检验的R函数是cor.test，基本书写格式为：
cor.test(数值型向量1, 数值型向量2,alternative=检验方 向,method="pearson")
需对是否满足前提假设进行检验
总体正态性检验
可通过以下两种方式判断控制变量不同水平下观测变量 总体是否服从正态分布 第一，绘制Q-Q图
R绘制关于正态分布的Q-Q图的函数为qqnorm，基本书写格 式为： qqnorm(数值型向量名)
进一步，若希望在Q-Q图上添加基准线，需调用qqline函数， 基本书写格式为： qqline(数值型向量名,distribution = qnorm)
两分类型变量相关性的分析主要包括两个方面： 第一，相关性的描述 第二，相关性的检验
两分类型变量相关性的描述
两分类型变量相关性描述的工具是编制列联表。列联表 中一般包括两分类型变量类别值交叉分组下的观测频数， 表各行列的频数合计（边际频数），各频数占所在行列 合计的百分比（边际百分比）以及占总合计的百分比 （总百分比）等
探索性数据分析
探索性数据分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指在进行统计分析之前对原始数据进行了解、探究和可视化的过程。
EDA是研究者对于原始数据的初步感知，帮助研究者更好地理解数据特征，从而进行进一步的分析预测和建模。
EDA主要包含了数据摘要、单变量分析和多变量分析三个部分。
1. 数据摘要数据摘要是指将数据整体概括成一般性描述性统计量的方法，通常采用以下统计量：（1）中心趋势度量：平均值、中位数、众数等；（2）离中趋势度量：方差、标准差、中位数绝对偏差等；（3）分布形态度量：偏度、峰度和频数分布图等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的整体特征和分布情况，然后利用图表展现出来，便于直观地理解数据的基本属性和规律。
2. 单变量分析单变量分析是指对单一变量（即数据集中的一个字段）进行统计描述和可视化展示。
通过单变量分析，我们可以得到以下信息：（1）数据类型：对于定量数据可以得到最大值、最小值、平均数等，对于定性数据可以得到类别的名称和频率分布情况。
（2）数据分布：绘制频率分布表格或统计图，如直方图、核密度图等，以此判断数据是否符合正态分布或其他分布规律。
单变量分析能够帮助我们从一个维度出发，探究单个变量的差异性和分布特征，为后续多变量分析创造条件。
3. 多变量分析多变量分析是指在研究对象中同时考虑两个或多个变量，找出它们之间的相互关系和作用。
多变量分析通常采用散点图、折线图、箱形图、气泡图等统计图形展现数据之间的相互影响及相关性，其主要目的是确定各变量之间的关系强弱，进而展示不同因素之间的相互作用，辅助研究者选择不同的预测模型，提高研究的准确性。
总结探索性数据分析不仅可以用于理解基础统计知识，更能发掘先前未被发现的信息，为接下来的深入统计分析和建模提供依据和契机。
EDA旨在通过基本的统计方法、图表展示结合常识判断和领域知识，使数据具有更深入、丰富的信息价值，提高数据处理后的可信度和准确度。
使用SPSS进行数据探索性分析的步骤
使用SPSS进行数据探索性分析的步骤数据探索性分析是研究者在进行数据分析之前的一项重要工作。
它可以帮助研究者了解数据的基本特征、发现数据中的规律和异常情况，并为后续的数据分析提供参考。
SPSS是一款常用的统计软件，它提供了丰富的功能和工具，方便研究者进行数据探索性分析。
下面将介绍使用SPSS进行数据探索性分析的步骤。
1. 导入数据在SPSS中，首先需要将待分析的数据导入软件中。
可以通过点击菜单栏中的"文件"-"打开"来选择数据文件，或者直接将数据文件拖入SPSS的工作区。
导入数据后，SPSS会自动将数据显示在数据视图中。
2. 查看数据在导入数据后，可以通过查看数据视图来了解数据的整体情况。
数据视图显示了数据表格，每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。
可以通过滚动条或者快捷键来浏览数据。
同时，还可以通过点击菜单栏中的"数据"-"描述统计"-"频数"来查看每个变量的频数分布情况。
3. 处理缺失值在数据分析过程中，经常会遇到缺失值的情况。
缺失值可能对后续的数据分析产生影响，因此需要对缺失值进行处理。
SPSS提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的观察值、替换缺失值等。
可以通过点击菜单栏中的"数据"-"选择"-"筛选"来选择处理缺失值的方法。
4. 描述性统计分析描述性统计分析是数据探索性分析的重要部分，它可以帮助研究者了解数据的基本特征。
在SPSS中，可以通过点击菜单栏中的"分析"-"描述统计"-"统计量"来进行描述性统计分析。
在弹出的对话框中，选择需要进行描述性统计分析的变量，并选择需要计算的统计量，如均值、标准差、最小值、最大值等。
点击确定后，SPSS会自动计算并显示结果。
数据探索性分析
数据探索性分析数据探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）指的是针对数据的分布、异常值、缺失值等进行的初步分析，以便更好地理解数据、发现数据背后隐含的规律和特征、规避数据分析的误区和偏差，并为后续的数据建模、回归分析和机器学习等提供基础。
1. 数据的可视化数据的可视化是EDA中最重要的一个环节，它能够清晰地向分析者展示数据的分布规律、异常点和异常值，并引导分析者进一步探索数据的特征和规律。
常见的数据可视化方式包括：直方图、散点图、箱型图、饼图、条形图、折线图等。
以直方图为例，它可以通过统计数据落在连续范围内的频次，将数据分布情况展现在分析者面前。
直方图的横纵坐标分别表示数值范围和该范围内的频率（或密度），直方图主要被用来展现数值型数据的分布，其中，分布的“峰度”可以从直方图中直观地观察到。
2. 数据的清理数据的清理是EDA中另一个重要的环节，它主要是为了处理数据中的异常值、缺失值、重复值、格式不一致的数据等，以便更好地准备和处理数据，并为后续的分析提供基础。
在数据清理时，需要注意以下要点：（1）异常值处理。
异常值是指数据中与大部分数据存在显著偏差或数量级差异较大的点。
例如，一批房价数据中存在一个房价高达1亿的异常点，这时需要依据业务逻辑或分析目的，将其判定为异常值并进行处理，例如剔除、替换、平滑等。
（2）缺失值处理。
缺失值是指数据中出现空值或NaN值的情况。
在数据分析过程中，需要考虑如何填充缺失值、删除含有缺失值的行或列、设置默认值等。
（3）重复值处理。
重复值是指数据中同一个样本出现了多次的情况。
处理重复值时，需要根据具体业务逻辑和数据需求，确定重复值的处理策略，例如保留一个、剔除所有、合并等。
3. 特征提取与工程特征提取是指从原始数据中提取与目标变量具有相关性并能够代表样本的特征变量，以便更好地训练模型并进行数据分析。
在特征提取时，需要从多个方面考虑特征的筛选和提取，包括：（1）特征的重要性。
数据探索性分析方法
数据探索性分析方法1.1数据探索性分析概述探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。
特别是当我们对这些数据中的信息没有足够的经验，不知道该用何种传统统计方法进行分析时，探索性数据分析就会非常有效。
探索性数据分析在上世纪六十年代被提出，其方法由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）命名。
EDA的出现主要是在对数据进行初步分析时，往往还无法进行常规的统计分析。
这时候，如果分析者先对数据进行探索性分析，辨析数据的模式与特点，并把它们有序地发掘出来，就能够灵活地选择和调整合适的分析模型，并揭示数据相对于常见模型的种种偏离。
在此基础上再采用以显著性检验和置信区间估计为主的统计分析技术，就可以科学地评估所观察到的模式或效应的具体情况。
所以概括起来说，分析数据可以分为探索和验证两个阶段。
探索阶段强调灵活探求线索和证据，发现数据中隐藏的有价值的信息，而验证阶段则着重评估这些证据，相对精确地研究一些具体情况。
在验证阶段，常用的主要方法是传统的统计学方法，在探索阶段，主要的方法就是EDA。
EDA的特点有三个：一是在分析思路上让数据说话，不强调对数据的整理。
传统统计方法通常是先假定一个模型，例如数据服从某个分布(特别常见的是正态分布)，然后使用适合此模型的方法进行拟合、分析及预测。
但实际上，多数数据(尤其是实验数据)并不能保证满足假定的理论分布。
因此，传统方法的统计结果常常并不令人满意，使用上受到很大的局限。
EDA则可以从原始数据出发，深入探索数据的内在规律，而不是从某种假定出发，套用理论结论，拘泥于模型的假设。
二是EDA分析方法灵活，而不是拘泥于传统的统计方法。
传统的统计方法以概率论为基础，使用有严格理论依据的假设检验、置信区间等处理工具。
数据探索性分析报告
数据探索性分析报告数据探索性分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是数据科学中非常重要的一项任务，其目的是通过对数据的初步探索和可视化来了解数据集的基本特征、关联性和异常情况。
通过EDA，我们可以发现数据中的潜在模式和趋势，为后续的数据建模和决策提供基础。
数据初探在进行数据探索性分析之前，首先要对数据集进行初步的了解。
我们需要了解数据的来源、结构、格式以及变量的含义。
这样能够帮助我们正确理解数据，并针对性地选择合适的分析方法和技巧。
数据集概览首先，我们来看一下数据集的概览。
通过查看数据集的前几行和数据的基本统计信息，可以对数据的整体情况有一个初步的了解。
同时，我们还可以观察到数据集中是否存在缺失值、异常值等问题。
数据的基本统计信息利用常见的统计指标，如平均值、中位数、标准差等，可以了解数据的集中趋势、离散程度等。
这些指标能够帮助我们对数据的整体特征有一个直观的了解。
缺失值和异常值的处理当数据集中存在缺失值时，我们需要进行相应的处理。
常见的方法包括删除缺失值、使用均值或中位数填充缺失值等。
对于异常值的处理，可以使用统计方法或可视化工具来检测和处理异常值。
数据分布分析在进行数据探索性分析时，我们通常关注的是数据的分布情况。
通过对数据的分布进行分析，我们可以判断数据是否服从某一特定的分布，并了解数据的偏度、峰度等特征。
这对于选择合适的建模方法和参数调整非常重要。
单变量分布分析对于单一变量的分布分析，可以使用直方图、箱线图、密度图等工具。
通过这些图表，我们可以观察数据的分布形态、峰度、偏度等特征，并根据需要进行数据预处理，如数据平滑、变换等操作。
多变量分布分析在多变量分布分析中，我们通常关注的是变量之间的关系和影响。
通过散点图、热力图、相关系数等工具，可以发现变量之间的线性、非线性关系，并进一步了解变量之间的相关性。
数据可视化是进行数据探索性分析的重要手段之一。
通过合适的图表和可视化工具，可以将复杂的数据转化为直观的视觉表达，便于我们直观地发现数据的模式和趋势。
探索性数据分析
探索性数据分析探索性数据分析是利用ArcGIS提供的一系列图形工具和适用于数据的插值方法，确定插值统计数据属性、探测数据分布、全局和局部异常值（过大值或过小值）、寻求全局的变化趋势、研究空间自相关和理解多种数据集之间相关性。
探索性空间数据分析对于深入了解数据，认识研究对象，从而对与其数据相关的问题做出更好的决策。
一数据分析工具1.刷光（Brushing）与链接（Linking）刷光指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中选取对象，被选择的对象高亮度显示。
链接指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中的选取对象操作。
在所有视图中被选取对象均会执行刷光操作。
如在下面章节将要叙述的探索性数据分析过程中，当某些ESDA工具（如直方图、V oronoi图、QQplot图以及趋势分析）中执行刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点均会被高亮度显示。
当在半变异/协方差函数云中刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点对及每对之间的连线均被高亮度显示。
反之，当样点对在ArcMap数据视图中被选中，在半变异/协方差函数云中相应的点也将高亮度显示。
2.直方图直方图指对采样数据按一定的分级方案（等间隔分级、标准差分级）进行分级，统计采样点落入各个级别中的个数或占总采样数的百分比，并通过条带图或柱状图表现出来。
直方图可以直观地反映采样数据分布特征、总体规律，可以用来检验数据分布和寻找数据离群值。
在ArcGIS中，可以方便的提取采样点数据的直方图，基本步骤为：1）在ArcMap中加载地统计数据点图层。
2）单击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头选择Explore Data并单击Histogram。
3）设置相关参数，生成直方图。
A.Bars：直方图条带个数，也就是分级数。
B.Translation：数据变换方式。
None：对原始采样数据的值不作变换，直接生成直方图。
Log：首先对原始数据取对数，再生成直方图。