数据分析（EDA）

最新推荐文章于 2025-02-09 19:21:27 发布

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最新推荐文章于 2025-02-09 19:21:27 发布 · 1.2k 阅读

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#机器学习

本文介绍了EDA在机器学习中的重要性，包括熟悉数据集、理解变量间关系，为后续数据处理和特征工程提供指导，确保数据集适合预测问题。

文章目录

一、EDA 目的
二、代码

一、EDA 目的

EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。
当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。
引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。

二、代码

# 2）查看skewness and kurtosis
sns.distplot(Train_data['label']);
print("Skewness: %f" % Train_data['label']

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专栏目录

EDA(Exploratory Data Analysis)探索性数据分析

weixin_41891249的博客

09-14

2854

总结EDA的主要方法以及代码

EDA（Exploratory Data Analysis）数据探索式分析

q774798577的博客

02-25

3104

EDA数据探索性分析是在拿到全新数据集时，通常采用的一个步骤。可以让大家全面了解下数据集的基本情况，和在训练时可能遇到的问题，为后续的训练和分析做准备。数据探索式分析是一种思想，并没有固定的分析方法。我们拿到数据时，要根据数据集的特点，思考具体需要分析哪些内容。

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数据探索分析（EDA）

loudysword的专栏

03-24

609

（一）数据探索性分析（EDA）目标 EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行...

数据分析（EDA）学习总结！

Datawhale

07-29

3352

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：张永泰，北京工业大学，Datawhale优秀学习者探索性数...

探索性数据分析 (EDA) 简介

gongdiwudu的专栏

10-14

3654

探索性数据分析是研究或理解数据并提取洞察数据集以识别数据模式或主要特征的过程。EDA 通常分为两种方法，即图形分析和非图形分析。

[笔记整理] Task2 – 数据分析 EDA

12-21

Task2 – 数据分析 EDA定义步骤1. 载入各种数学科学以及可视化库2. 载入数据step1: 载入训练集和测试集step2: 简略观察数据3. 数据总览step1：数据的相关统计量step2：熟悉数据类型4. 判断数据缺失和异常step1: 每...

数据分析如何做EDA

kcarly的专栏

02-09

1572

探索性数据分析（EDA，Exploratory Data Analysis）是数据分析过程中至关重要的一步，其目的是通过统计和可视化技术对数据进行初步分析，从而揭示数据的潜在模式、特征和异常值，并为后续的数据预处理、特征工程和模型构建奠定基础。以下是关于如何进行EDA的详细步骤和方法：在开始EDA之前，需要明确数据的来源、业务背景以及研究目标。例如，数据是否经过人工处理？是原始数据还是二次加工的数据？理解这些问题有助于确定分析的方向和重点。使用Python中的库加载数据，并通过、、等方法对数据进行初步观察。

探索性数据分析EDA的数据可视化

csdn1561168266的博客

03-12

1851

在Python中，通常使用以下几种类型的可视化进行探索性数据分析：柱状图（用于显示不同类别之间的比较）、折线图（用于显示随时间或不同类别的趋势）、饼图（用于显示不同类别的比例或百分比）、直方图（用于显示单个变量的分布）、热图（用于显示不同变量之间的相关性）、散点图（用于显示两个连续变量之间的关系）、箱线图（用于显示变量的分布并识别异常值）。大家好，数据可视化是探索性数据分析的重要组成部分，因为它有助于分析和可视化数据，以获得对数据分布、变量之间的关系和潜在异常值的启示性见解。解释：男性患心脏病的风险更高。

本项目提供了一个全面的房价预测分析框架_通过探索性数据分析EDA识别关键影响因素结合数据预处理如缺失值处理变量类型转换和异常值剔除进行特征工程包括浴室数量房龄计算邻里.zip

最新发布

10-05

框架的起点是对数据集进行探索性数据分析（EDA），这一过程有助于揭示变量之间的关系、数据的分布特性以及可能存在的模式或异常。在这一阶段，研究者会使用统计图表和基本描述性统计量来直观地表现数据特性，并...

探索性数据分析（EDA）：从数据中发现洞察力

theskylife的博客

11-29

2159

从加载数据、可视化到处理异常值，每一步都是深入挖掘数据洞察力的关键。希望通过这篇文章，你能更好地理解如何在实际项目中应用EDA，从而更有信心地处理和分析各种类型的数据。

EDA探索性数据分析

weixin_38267719的博客

04-08

1270

Data exploration Check the data import numpy as np import pandas as pd import warnings warnings.filterwarnings('ignore') train_df = pd.read_csv('train.csv') train_df.head() id target c...

机器学习探索性数据分析 (EDA)

switch616的博客

10-16

2077

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。

数据的EDA分析

wzy628810的博客

01-16

3170

【六（2）机器学习-EDA探索性数据分析模板】

weixin_42924611的博客

04-06

1184

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。

探索性数据分析【EDA】：揭开数据的“面纱”（含源码）

weixin_53575943的博客

11-25

1591

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种用于理解数据的初步分析方法，重点是通过洞察的方式揭示数据的基本特征和潜在模式。EDA不依赖于任何预设模型或假设，而是通过本身数据的分布、趋势和关联性，帮助分析者理解数据的结构。

六个探索性数据分析(EDA)工具，太实用了！

pantouyuchiyu的博客

12-22

2080

当进行数据分析时，探索性数据分析(EDA)是一个至关重要的阶段，它能帮助我们从数据中发现模式、趋势和异常现象。而选择合适的EDA工具又能够极大地提高工作效率和分析深度。在本文中，笔者将介绍6个极其实用的探索性数据分析(EDA)工具，这些工具能够帮助您更好地理解数据、发现隐藏的信息，并为后续分析和决策提供有力支持。让我们一起来看看这些工具是如何帮助我们探索数据世界的吧！

EDA（探索性数据分析）

weixin_44879587的博客

09-24

5531

1、什么是EDA分析？（Exploratory Data Analysis）在特征、数据处理的过程中，对数据进行探索，找到他们之间的更多潜在关系。 2、怎么去做EDA分析？主要是通过数据可视化来显示数据之间的关联，从而对数据进行处理。首先，我们应该思考的是是否会出现下列问题： 1、数据是否缺失，有没有离群点，特征有没有冗余 2、是否有重复样本，样本是不是不平衡分布 3、是不是需要降维 4、连续特征是否需要离散化 4、特征是不是可以组合形成新的特征好的接下来我们可以去作图了，直方图 1、查看数据的

EDA-数据探索分析

evenson1的博客

03-28

1871

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import missingno as msno#缺失值可视化处理包 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #载入数据 ##载入训练集合测试集 te...

探索性数据分析（EDA，Exploratory Data Analysis）

ora_dy的博客

03-24

1311

打卡Datawhale数据挖掘学习，数据挖掘之二手车交易价格预测，该内容来自 Datawhale与天池联合发起的“0基础入门系列”赛事第一场。https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction 分析赛题，昨晚天池直播，借用今天群里大佬分享的两张图，很明显解释分析两个字的重点。第一张图总体分析了一下。很精炼，也很有...

探索性数据分析EDA

02-26

### 探索性数据分析（EDA）的概念探索性数据分析是一种通过统计图表和技术来初步理解数据的方法。这一过程旨在揭示数据中的模式、异常值以及潜在关系，帮助分析师更好地准备和处理数据[^1]。 ### 方法与最佳实践为了有效地执行探索性数据分析，掌握如何收集数据、探索数据并做好准备工作至关重要。这不仅涉及基本的数据可视化技能，还包括数据整理技巧，比如聚合操作等。结合这两种能力可以更深入地分析数据集特性。 #### 数据预处理阶段在实际获取、预备及管理数据之前，需遵循一系列必要的步骤。这些步骤对于任何从事数据分析工作的专业人士来说都是不可或缺的，确保所使用的数据既可靠又有效[^2]。 #### 关键要素 - **数据发现与访问**：确保用于机器学习模型训练的数据易于查找且便于存取，在很多情况下这意味着要调整现有结构以满足特定需求[^3]。 - **协作交流**：积极参与本地乃至全球范围内的专业社群活动有助于分享经验和资源，促进个人成长与发展[^4]。 - **重视数据质量**：建立专门负责维护高质量数据资产的团队非常重要；这样的小组能够确立有效的治理策略，并持续关注影响因素[^5]。 ### 工具介绍针对不同类型的项目可以选择多种开源或商业软件包来进行高效便捷的操作： - Python 中流行的库有 `pandas` 和 `numpy` 提供强大的数据操纵功能； - Matplotlib 或 Seaborn 是创建精美图形的理想选择； - Scikit-Learn 则非常适合于快速原型设计期间应用各种算法测试假设条件。 ```python import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt # 加载样本数据集 data = sns.load_dataset('tips') # 绘制总账单金额分布直方图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.histplot(data['total_bill'], kde=True) plt.title('Distribution of Total Bill Amounts') plt.show() ```