探索性数据分析(EDA)及其应用

admin · 发表于 2013-8-15 09:38:19

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：

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yirannorm · 发表于 2024-1-31 06:53:21

非常感谢你的分享

ljwscut · 发表于 2024-1-24 14:03:08

学习了，谢谢！

yirannorm · 发表于 2023-4-1 07:45:09

非常感谢你的分享

yirannorm · 发表于 2023-3-27 07:55:33

非常感谢你的分享

swh186 · 发表于 2023-3-23 15:06:14

还好还好，EDA数据分析

yirannorm · 发表于 2022-12-17 08:06:08

非常好的学习资料

明野枫 · 发表于 2022-12-15 13:21:59

探索性数据分析(EDA)及其应用

xqun · 发表于 2022-11-29 22:29:23

THANKS FOR SHARE

kezhang2000 · 发表于 2022-11-4 18:58:36

学习谢谢

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