JMP数据分析论坛
标题: 探索性数据分析(EDA)及其应用 [打印本页]
作者: admin 时间: 2013-8-15 09:38
标题: 探索性数据分析(EDA)及其应用
探索性数据分析(EDA)及其应用
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。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，下面我们重点对EDA做进一步的说明。
EDA的特点有三个：
作者: statbyang 时间: 2013-8-27 16:43
这学期，给非统计学专业学生开设了EDA，希望这里能获得更多的可激发学生兴趣的应用案例
作者: 核桃木瓜 时间: 2013-8-28 21:32
请问老师在为哪个应用专业讲EDA呢？非统计学专业更有学好统计的需求，掌握好统计分析的利器，解决各行业各应用领域的问题。有好案例也希望分享到这里哦~
作者: johnsonzhan2016 时间: 2014-11-19 14:31
回复看隐藏的内容
作者: learn1986 时间: 2014-11-21 22:38
Thanks for sharing
作者: mohunter 时间: 2014-11-23 16:25
学习一下，3Q
作者: Sam 时间: 2014-11-27 14:20
thanks for share
作者: newcop 时间: 2014-12-3 11:39
第一次接觸到這一塊，雖然不熟，但還是先學習了
作者: Jerry96 时间: 2014-12-4 18:46
Thank for your sharing
作者: patato111 时间: 2014-12-13 18:15
围观学习学习~~~~
作者: jjwwmm 时间: 2014-12-14 20:15
Thanks for sharing
作者: robert_wang_wz 时间: 2014-12-22 19:32
谢谢分享谢谢分享
作者: lily6809 时间: 2014-12-27 11:01
我对这个也感兴趣
作者: hogan 时间: 2014-12-27 12:26
新人学习，谢谢分享
作者: oop690415 时间: 2015-1-12 22:18
新手上路，多谢分享
作者: suitzsuitz 时间: 2015-1-19 17:36
您好，希望看到完整的内容，从中受益，谢谢！
作者: yukning 时间: 2015-1-20 13:18
学习下，谢谢
作者: fuganggangxx 时间: 2016-5-3 09:34
谢谢分享，非常感谢
作者: jingwei327 时间: 2016-6-1 14:51
回复看隐藏的内容
作者: 绿灵 时间: 2016-7-4 22:16
看来是哪个贴子都要回的
作者: peng0571 时间: 2016-10-24 13:21
Thx for sharing
作者: blakekao123 时间: 2016-10-29 14:43
thanks for the share
作者: kingchoice00 时间: 2016-11-11 10:58
学习学习，写的真的非常好，受益匪浅
作者: hnhbjmp 时间: 2016-11-16 11:46
分析数据 谢谢
作者: zjm022243 时间: 2016-11-17 22:40
非常感谢分享！
作者: xwyin2016@163 时间: 2016-12-28 19:47
谢谢分享。。。
作者: Mujahida 时间: 2017-2-4 11:40
That's great
作者: wangtian4625 时间: 2017-2-10 21:38
waing yu 好好学习
作者: binglelly 时间: 2017-2-20 19:39
我是来学习EDA的
作者: wangtian4625 时间: 2017-2-20 19:58
xuexi haohaoxuexi
作者: vbscribt 时间: 2017-2-22 12:48
谢谢分享。。。。。。。。
作者: tianlong0315 时间: 2017-4-14 21:52
没有弄清楚DOE和EDA的区别，好好看看
作者: njcdclwg53 时间: 2017-4-15 08:04
愿意学习，愿意探索，愿意永久
作者: lilaiyang 时间: 2017-5-5 08:54
第一次接觸到這一塊，雖然不熟，但還是先學習了
作者: rhdx 时间: 2017-5-6 22:35
xiexiefenx
作者: 黄羊山客 时间: 2017-5-7 22:07
都有什么特点？还有哪些内容？
作者: bennyblack 时间: 2017-7-5 13:44
觀摩下大大的文章 推推推
作者: wxc300 时间: 2017-7-24 18:38
Thank for your sharing！
作者: tools0303 时间: 2017-8-3 10:06
学习一下，3Q
作者: bsgroupwhx 时间: 2017-8-16 10:56
学习下，
作者: jennifer 时间: 2017-9-5 19:59
thanks for sharing
作者: xuhaidan 时间: 2017-9-6 15:13
好好学习，天天向上
作者: jennifer 时间: 2017-9-13 20:15
THANKS FOR SHARING
作者: hunter0508 时间: 2017-10-11 22:44
nice谢谢谢
作者: xwyin2017 时间: 2017-10-21 21:28
学习学习
作者: xinshcn 时间: 2017-11-29 13:02
数据探索分析，让数据说话
作者: restlnm 时间: 2018-3-12 10:56
学习了，谢谢
作者: zhwsh19841202 时间: 2018-5-8 15:46
thanks for the sharing
作者: 夏日微凉 时间: 2018-5-22 15:48
好好学习天天向上
作者: wanshitian 时间: 2018-6-2 15:50
多学点EDA在数据方面的探索！
作者: kikichu168 时间: 2018-11-10 16:07
Thanks for sharing!
作者: lishu004 时间: 2019-1-3 12:35
欢迎来到EA世界，D
作者: nanfeng36 时间: 2019-3-19 12:21
thanks for sharing buddy.
作者: Powersbc 时间: 2019-5-8 18:30
谢谢分享，学习学习，谢谢
作者: phinikes 时间: 2019-5-31 09:23
谢谢分享，学习中
作者: pasyou 时间: 2019-9-10 12:16
探索性数据分析(EDA)及其应用
作者: lvjian_008 时间: 2019-10-11 09:26
感谢分享，希望有更多好的案例帮助学习
作者: seabearlin 时间: 2020-2-17 10:32
学习学习~
作者: dfh000001 时间: 2020-2-17 13:31
非常感谢分享。
作者: 月新 时间: 2020-2-19 11:04
JMP小白，不知道能不能自学成功
作者: Tedwang 时间: 2020-2-22 13:58
学习下EDA的相关内容，赶紧需要自己补充下新的知识，学习
作者: applecopperxie 时间: 2020-3-20 23:22
谢谢分享，数据探索是日常工作利器
作者: rainfish 时间: 2020-3-29 15:20
探索性数据分析，好好学习
作者: ipinge1 时间: 2020-5-25 13:43
非常感谢 分析过程
作者: verr 时间: 2020-7-9 16:00
Thanks a lots
作者: dong678048 时间: 2020-8-23 09:36
谢谢分享，多多学习学习再学习
作者: mandeling 时间: 2020-9-17 23:44
学习下，
作者: 小白应用统计学 时间: 2020-10-31 20:39
咱们当下对JMP
灵魂之所在“jump"跳跃，有什么样系统的深度的认知？
比如说
1）在幼儿园课堂上计数物品的数量可能是你第一次使用统计描述....
摘自《商务统计学》第7版本，P3
若再扩展到人的一生，“按100岁来算,一年365天,100岁需要36500天。 按80岁来算,一年365天,80岁需要29200天，中国人平均寿命77岁多（不到3万天）
那么把相关的生理与心理行为转化为大数据
就可以预知到一个人，一生中，不知不觉得应用探索性数据分析的总量，以及不同阶层，岗位，层次，专业，。。。大体的分布
2）古、今、中、外的案例
如美团从千团大战中胜出，从23线城市下手，避开1线城市，算不算一种“jump"跳跃？算不算应用了统计知识，挖掘了商业与战略策略？
甚至到国家，农村包围城市，以及当年的阿里巴巴，甚至到现在的拼多多
推及人生百年，古、今、中、外的案例能否让我们有“jump"跳跃？找对这款软件的真正灵魂所在？
作者: 小白应用统计学 时间: 2020-10-31 20:57
也折腾过“福布斯”的数据集，不过看的角度，比较奇特
根据股价变动，看薪水的概况。。。
再持续更新就强大了
1）所有的管理类教程，会直接引用
2）数据集公开的，可以让大家一块分享
3）每个人，可以提交自己的创意即（“jump"跳跃式的维度），每增加1个维度，无论验证结果如何，我们都能多增加一份对世界的全新见解
作者: SAMXIE 时间: 2021-1-4 15:30
EDA is a very good and useful method/1
作者: huyc2 时间: 2021-3-4 10:50
谢谢分享，前来学习和了解
作者: Charlotte 时间: 2021-4-12 19:14
学习学习前来学习
作者: zjc186 时间: 2021-4-15 16:09
JMP, 可视化, 软件使用, 探索性数据分析EDA, 数据挖掘
作者: 981750418 时间: 2021-5-6 14:43
学习学习，感谢
作者: xstjsoft 时间: 2021-7-10 14:45
好好学习下JMP
作者: smei_zhang 时间: 2021-7-31 16:42
Thanks for sharing
作者: chinesmart 时间: 2021-8-17 00:42
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis
作者: 我还是过儿呀 时间: 2021-10-15 08:35
谢谢分享，thank you
作者: yirannorm 时间: 2022-1-26 08:07
对非统计学专业有很好的帮助
作者: zkzhao1989_cttq 时间: 2022-5-21 21:40
学习中，感谢
作者: kzet 时间: 2022-5-31 16:09
探索性数据分析(EDA)及其应用
作者: 小乌龟学MySQL 时间: 2022-7-11 11:29
谢谢分享~~~
作者: kezhang2000 时间: 2022-11-4 18:58
学习 谢谢
作者: xqun 时间: 2022-11-29 22:29
THANKS FOR SHARE
作者: 明野枫 时间: 2022-12-15 13:21
探索性数据分析(EDA)及其应用
作者: yirannorm 时间: 2022-12-17 08:06
非常好的学习资料
作者: swh186 时间: 2023-3-23 15:06
还好还好，EDA数据分析
作者: yirannorm 时间: 2023-3-27 07:55
非常感谢你的分享
作者: yirannorm 时间: 2023-4-1 07:45
非常感谢你的分享
作者: ljwscut 时间: 2024-1-24 14:03
学习了，谢谢！
作者: yirannorm 时间: 2024-1-31 06:53
非常感谢你的分享
| 欢迎光临 JMP数据分析论坛 (http://www.jmpforum.net/) |
X3 |