Python数据分析基础03：探索性数据分析

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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA） 的深度解析，涵盖核心目标、方法论框架、关键技术及可视化示例，严格遵循去工具化、重业务逻辑原则，通过示意图说明分析逻辑。

一、EDA的本质与目标

1. 核心定义

• 业务定位：在建立正式模型前，通过可视化与统计技术理解数据内在结构、发现隐藏规律、识别异常与关联性的科学探索过程。
• 与传统分析的区别：

2. 四大核心目标

目标	业务意义	关键技术
数据结构理解	识别关键变量分布与数据质量	分布图、数据类型分类
异常值检测	发现数据采集错误或特殊业务事件	箱线图、Z-score分析
变量关联挖掘	揭示影响业务结果的潜在驱动因素	散点图矩阵、相关性热力图
模式识别	预判业务趋势与周期性规律	时间序列分解、聚类分析

二、EDA方法论框架（四阶循环）

三、关键技术详解（附示意图逻辑）

1. 单变量分析：理解个体特征

• 分布分析示意图
  
  
  业务解读：
  • 左偏分布：如用户年龄→ 年轻用户占比高，需关注尾部高龄群体需求
  • 双峰分布：如产品销量→ 可能存在两类客户群体（企业/个人）
• 异常值检测（箱线图逻辑）
  
  
  关键参数：
  • IQR（四分位距） = Q3-Q1
  • 异常边界：Q3 + 1.5IQR / Q1 - 1.5IQR
    业务案例：
    信用卡交易中 >$10,000 的消费需人工复核（风控规则触发点）

2. 多变量分析：关系网络构建

• 相关性热力图（业务决策导向）
  
  
  解读要点：
  • 深红色（|r|>0.8）：强相关→ 警惕多重共线性（如广告费与销售额）
  • 深蓝色（r<-0.6）：强负相关→ 机会点挖掘（如促销力度与库存周转率）
• 散点矩阵（交互效应探测）
  
  
  业务场景：
  零售业中发现“客单价”与“停留时间”呈分段相关：
  • 0-30分钟：正相关（浏览促进消费）
  • 30分钟：负相关（过度决策导致放弃购买）

3. 高维分析：模式降维

• 主成分分析（PCA）业务解释

应用场景：
将20个用户行为指标压缩为3个主成分，定义用户分群策略

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四、EDA在行业中的实战应用

案例：银行业信贷风控EDA流程

1. 单变量分析
   • 发现贷款金额分布右偏→ 重点监控大额贷款申请

图表

代码

barChart

    title 贷款金额分布分段

    xAxis 区间(万元)

    yAxis 笔数

    series 申请量： [120,85,63,42,15]

    categories [0-5,5-10,10-20,20-50,>50]

1. 多变量分析
   • 年龄与违约率呈U型曲线：青年（<25）和老年（>60）风险更高
2. 高维模式
   • 通过聚类识别4类高危人群：高负债青年、低收入多笔借贷者等

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五、EDA的DCMM衔接点

EDA阶段	DCMM能力域	治理价值
数据质量检查	数据质量	异常值修正提升数据可信度
变量关联分析	数据架构	指导主题域模型设计
模式发现	数据应用	驱动精准营销/风控策略优化

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关键原则总结

1. 图形选择法则：
   • 趋势分析 → 折线图
   • 分布对比 → 直方图/密度图
   • 关系探索 → 散点图/气泡图
2. 业务优先准则：
   • 拒绝“漂亮但无信息量”的可视化
   • 每个图表必须回答一个业务问题（如：“为什么Q3退货率突增？”）
3. 大模型赋能方向：
   • 自动生成EDA报告框架
   • 基于NLQ（自然语言查询）的动态维度下钻