探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）及其在机器学习中的意义

最新推荐文章于 2025-02-13 11:06:53 发布
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文章标签： 数据分析 机器学习 信息可视化 Python
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探索性数据分析(EDA)是机器学习前的重要步骤，涉及数据获取、清洗、可视化和特征分析。通过EDA，我们可以理解数据特性，发现模式和异常，确保数据质量和准确性。Python的pandas用于数据加载，数据清洗涉及处理缺失值、异常值和重复值。数据可视化借助Matplotlib和Seaborn，特征分析揭示特征与目标变量的关系。EDA为特征工程和模型构建奠定基础。

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）及其在机器学习中的意义

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指在进行机器学习任务之前，对数据集进行初步分析和探索的过程。通过EDA，我们可以了解数据集的基本特征、结构和规律，发现潜在的模式和异常，为后续的特征工程和模型构建提供指导。本文将详细介绍EDA的概念、步骤，并使用Python提供相应的源代码示例。

EDA的步骤通常包括数据获取、数据清洗、数据可视化和特征分析等环节。下面我们将逐步介绍每个步骤，并提供相应的Python代码示例。

  1. 数据获取
    在进行EDA之前，首先需要获取相应的数据集。数据可以来源于各种渠道，如文件、数据库或API。在Python中，我们可以使用pandas库来加载和读取数据。以下是一个简单的示例：
import pandas as pd

# 从CSV文件加载数据
data = pd.read_csv('data.csv'
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什么是探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）？，探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）对机器学习有是意义？探索性数据分析EDA详
data+scenario+science+insight
05-05 1471
什么是探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）？，探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）对机器学习有是意义？探索性数据分析EDA详解及实践 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个故事，一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。 在python中有很多可用的库，例如pandas，Num.
探索数据分析EDA及其在机器学习中的意义
qq_37934722的博客
05-04 361
EDA主要用于初步了解数据集的分布、特征、异常值等基本情况，以便更好地进行数据清洗、处理和建模。探索性数据分析（EDA）是一项至关重要的工作，不仅可以帮助我们更好地理解数据集的特征、分布和模式，还能指导我们进行后续的数据清洗、特征工程、建模等步骤。Python是目前数据科学家常用的语言之一，Python的Pandas、Numpy及Matplotlib等库提供了强大的数据处理和可视化功能，非常适合进行EDA。EDA还可以帮助我们进行特征工程，即对原始特征进行筛选、转换和组合，以获得更有用的特征。
kaggle探索性分析——EDA常用步骤
weixin_46267823的博客
12-31 3320
本文为个人EDA分析笔记，目的为供个人学习使用。如有不足地方，请多包涵。
机器学习探索性数据分析 (EDA)
switch616的博客
10-16 2070
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是机器学习工作流中至关重要的一个步骤，通过深入分析和理解数据的结构、分布和相关性，EDA帮助揭示数据背后的故事，并为后续的建模提供有力支持。本文将通过具体代码实例和详尽的分析步骤，详细探讨EDA的关键要素和应用。
【手拉手初探机器学习（一）EDA数据探索性分析与学习】
ONERYJHHH的博客
06-26 1061
初探机器学习—使用kaggle经典项目—房价预测数据集进行EDA分析过程的学习
EDA(Exploratory Data Analysis)探索性数据分析
weixin_41891249的博客
09-14 2831
总结EDA的主要方法以及代码
Exploratory Data Analysis.pdf
03-31
1. 探索性数据分析（EDA）：在机器学习实验数据分析的早期阶段，进行探索性数据分析是一个关键步骤。EDA的目的是通过非正式的统计建模和推断来初步了解数据集的结构，以便发现错误、检查假设、初步选择模型、确定...
机器学习笔记 - 探索性数据分析(EDA) 概念理解
学以致用 知行合一
02-21 8210
了解您需要了解的有关探索性数据分析的所有信息，探索性数据分析是一种用于分析和汇总数据集的方法 一、什么是探索性数据分析？ 数据科学家使用探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis) 来分析和调查数据集并总结其主要特征，通常采用数据可视化方法。它有助于确定如何最好地操纵数据源以获得所需的答案，从而使数据科学家更容易发现模式、发现异常、检验假设或检查假设。 EDA 主要用于查看在正式建模或假设检验任务之外可以揭示哪些数据，并提供对数...
【六 （2）机器学习-EDA探索性数据分析模板】
weixin_42924611的博客
04-06 1167
EDA（Exploratory Data Analysis）即探索性数据分析，EDA通过可视化、统计和图形化的方法，对数据集进行全面的、非形式化的初步分析，帮助分析人员了解数据的基本特征，发现数据中的规律和模式。这有助于获取对数据的直观感受和深刻理解，为后续的数据处理和建模提供基础。
机器学习笔记 - 探索性数据分析(EDA) 学习进阶
学以致用 知行合一
04-13 5496
EDA 方法不是一套技术或函数或图形，而是一种关于如何进行数据分析的态度/哲学。 大多数 EDA 技术本质上是图形化的，带有一些定量技术。之所以高度依赖图形，是因为EDA本质上的主要作用是开放的探索，而图形赋予了分析师无与伦比的探索能力，诱使数据揭示其结构秘密，并时刻准备着以获得对数据的一些新的，通常是意想不到的，洞察力。结合我们所有人都拥有的自然模式识别能力，图形提供了无与伦比的能力来实现这一点。
探索性数据分析(EDA)PPT
12-02
探索性数据分析(EDA) EDA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。在深入机器学习或统计建模之前，EDA是一个重要的步骤，这是因为它提供了为现有问题开发适当模型并正确解释其结果所需的来龙去脉。
机器学习笔记 - 探索性数据分析(EDA) 入门案例四
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学以致用 知行合一
02-22 1162
Iris Dataset 被认为是数据科学的 Hello World。它包含五列，即花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度和物种类型。鸢尾是一种开花植物，研究人员测量了不同鸢尾花的各种特征，并以数字方式记录下来。 使用花瓣的尺寸来训练数据较花萼更准确。正如在探索性分析的热图中所看到的那样，花萼的宽度和长度之间的相关性非常低，而花瓣的宽度和长度之间的相关性非常高。
【机器学习-33】EDA
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m0_69378371的博客
02-13 1041
即探索性数据分析，是数据分析过程中的一个重要步骤，旨在通过可视化和统计技术深入了解数据的结构、模式、趋势、分布及潜在的异常值。EDA的目标是让分析人员对数据有一个初步的理解，为后续的数据建模和处理提供方向。EDA通常在数据清洗和特征工程之后进行，但在正式建模之前。它帮助分析人员发现数据中的规律或潜在问题，评估数据的质量，并指导后续的建模步骤。EDA是数据分析中的重要步骤，它帮助我们从数据中发现有价值的信息，并为后续的建模和特征工程提供依据。
机器学习训练_金融风控_Task2_EDA
Baby1601tree的博客
09-18 1219
此部分为零基础入门金融风控的 Task2 数据分析部分，带你来了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备，欢迎大家后续多多交流。 赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约 目的： 1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模. 2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。 3.为特征工程做准备 这里主要记录了代码部分 一、导入第三方模块 import pandas as pd import nu
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数据情况总揽 希望查看数据类型dtypes，唯一值数量unique(),数据个数count,缺失值数isnull().sum(),缺失占比isnull().mean(),数据统计信息describe(），将他们放到一张表中展示，定义如下函数： def data_desc(data): # 数据类型 ty = data.dtypes ty.name = 'dtypes' ...
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机器学习入门：EDA数据探索性分析实战
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