探索性数据分析 (EDA) – 类型和工具

探索性数据分析 (EDA) 是指在对数据进行前期建模工作之前，对数据进行可视化、摘要和探索性分析的过程。通过EDA，我们可以更好地了解数据的特征、分布和关系，帮助我们选择和应用合适的模型。下面将介绍 EDA 的类型和工具。

类型

常规统计方法

EDA的常规统计方法包括基本统计量、直方图、分布曲线、相关性矩阵等。这些方法可以帮助我们了解数据的中心、形状、离散度和关系等。常见的工具有：

• Excel
• SPSS
• SAS

数据可视化

数据可视化是EDA中最流行的方法，通过图表展示数据并探索其中的模式和规律。常见的数据可视化工具有：

• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly
• Bokeh

机器学习

机器学习算法可以通过对数据进行训练和拟合来识别异常值、缺失值和模式，并生成预测模型。常用的机器学习工具有：

• Scikit-learn
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch

工具

Matplotlib

Matplotlib 是Python中最受欢迎的数据可视化库之一，它提供了绘制折线图、柱形图、散点图、饼图等常见图表的方法。Matplotlib也是其他Python数据可视化库的基础。以下是一个简单的代码片段，用于绘制散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = np.random.randint(10, 100, 100)

plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes)
plt.show()

Seaborn

Seaborn 是另一个常用的Python数据可视化库，它专注于统计数据可视化。Seaborn包含了常见的统计图表，如基本统计量、分布曲线、热图和回归曲线。以下是一个简单的代码片段，用于绘制带有回归线的散点图：

import seaborn as sns
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

sns.regplot(x=x, y=y)
plt.show()

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个Python机器学习库，它提供了常见的机器学习算法、数据预处理和交叉验证等功能。以下是一个简单的代码片段，用于训练和预测线性回归模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
x = boston.data[:, 0]
y = boston.target

model = LinearRegression()
model.fit(x.reshape(-1, 1), y)

print(model.predict([[4.5]]))

上述代码片段使用波士顿房价数据集，将x变量设为第一列（即房间个数），y变量设为目标房价。然后使用线性回归模型对数据进行训练，并预测一个房间个数为4.5的房价。

总结

通过本文的介绍，我们了解了EDA的类型和工具，包括了常规统计方法、数据可视化和机器学习等方面。对于程序员来说，熟悉和掌握这些EDA技能对于成为更好的数据分析师或数据科学家很有帮助。