通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法，甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。3.1 数据质量分析数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据1. 缺失值 使用简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性的个数，以及每个属性的未缺失数、缺失数与缺失率。从总体上来说，缺失值的处
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2023-12-14 09:35:42
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# 探索性因子分析：解析负荷矩阵
探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）是一种统计技术，旨在通过将大量变量归纳为少数几个潜在因子，来简化数据分析的复杂性。这种方法在心理学、社会学及市场研究等领域被广泛使用。本文将深入探讨如何使用 Python 进行探索性因子分析，并可视化因子负荷矩阵。
## 什么是因子负荷矩阵？
因子负荷矩阵是一个显示各变量与因子
探索性分析 Python 是数据科学中至关重要的一步，它帮助我们了解数据的结构、模式以及潜在的关系。本文将针对探索性分析中的一些关键环节，如备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践，详细阐述如何有效地进行数据分析。
## 备份策略
在进行任何数据分析前，首先必须制定一个切实可行的备份策略。备份将确保我们能够安全地保存及恢复数据，为后续的数据处理提供保障。以下展示了备份的甘特
# 数据探索性分析 (EDA) 使用 Python 的入门指南
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称 EDA）是数据科学中的一个重要步骤，主要用于理解数据集、识别数据的潜在模式和特征。在本文中，我们将通过一系列步骤和代码向你介绍如何使用 Python 进行数据探索性分析。
## 数据探索性分析的流程
以下是进行数据探索性分析的一般流程：
| 步骤 |
在做数据建模或者是数据挖掘的过程中都需要对数据做一些探索性的分析，所谓的探索性数据分析主要是对数据的整体规模有一个大致了解，主要包括但不限于记录数、特征数、特征的数据类型、数据缺失情况、数据的整体分布情况（单变量的分布及多变量的分布）、数据的相关性情况等，下面分别从这几个方面介绍一下应用Python如何做EDA。以泰坦尼克数据为样例进行探索性数据分析。1、将数据导入到Python中一般在Pytho
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2024-01-12 05:56:01
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python作为一门高级编程语言，它的定位是优雅、明确和简单。阅读Python编写的代码感觉像在阅读英语一样，这让使用者可以专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python虽然是基于C语言编写，但是摒弃了C中复杂的指针，使其变得简明易学。并且作为开源软件，Python允许对代码进行阅读，拷贝甚至改进。这些性能成就了Python的高效率，有“人生苦短，我用Python”之说，是一种十分精彩又强大的
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2023-09-11 16:59:48
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1.数字化探索数字化探索又称为数字化描述，它主要通过函数，得到数据集的一些数字指标值，来对数据的整体结构、变量情况、分布指标、缺失值等方面进行探索。主要包含以下几方面的内容：变量的概况和详情分布指标稀疏性和缺失值 数字化的探索结果或许没有图形看起来直观，但是却给出了各项统计指标的确切取值，这对于制作和观察图形、设定算法参数提供了依据。2 变量的概况和详情2.1 变量的描述统计量 1.离散型随机变量
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2024-01-11 13:49:23
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文章目录数据探索性分析数据质量分析缺失值分析异常值分析一致性分析数据特征分析分布分析对比分析统计量分析周期性分析贡献度分析相关性分析python主要数据探索函数基本统计特征函数拓展统计特征函数统计作图函数（matplotlib） 数据探索性分析数据质量分析缺失值分析1、缺失值产生的原因 1）有些暂时无法获取的数据，或者获取代价太大的数据 2）有些是被遗漏的数据输入时认为不重要，忘记填写，对数据理
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2023-08-21 13:00:29
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1.什么是EDA探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），摘抄网上的一个中文解释，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。特别是当我们对面对大数据时代到来的时候，各种杂乱的“脏数据”，往往不知所措，不知道从哪里开始了解目前拿到手上的数据时
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2024-01-11 12:41:48
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探索性数据分析“面对那些我们坚信存在或不存在的事物时，“探索性数据分析”代表了一种态度，一种方法手段的灵活性，更代表了人们寻求真相的强烈愿望。”—— John Tukey探索性数据分析经常表现为画一些直方图或者茎叶图，小学五年级都开始教这些知识了，因此探索性数据分析看起来只是小菜一碟，不是吗？这也就难怪没人把它当回事了。然而探索性数据分析是数据科学中的重要一环，同时代表了来自贝尔实验室的一批统计学
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2024-01-01 16:12:17
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写在前面如果你忘记了前面的文章，可以看看加深印象：Pandas数据处理Python数据分析实战：缺失值处理Python数据分析实战：获取数据然后可以进入今天的正文一、描述性统计分析Excel里可以用【数据分析】功能里的【描述统计】功能来查看数据集常用的统计指标，但这里只能是对数值型的数据进行统计。pandas里可以用describe方法对整个数据集做一个描述性统计分析，当然这里也只是对数值型数据才
原创
2021-01-19 21:34:59
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描述统计 | 分组分析 | 交叉分析 | 相关性分析
原创
2021-09-07 17:35:53
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探索性数据分析是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。 分类探索性数据分析可分为以下4种： * RFM分析 * 聚类分析 * 因子分析 * 对应分析RFM分析RFM分析是针对销售行为的一种分析方法，在SPSS中有对应的分析模块，叫做直销模块。其作用就是通过对客户行为的分析，筛选出具有高价值的客户。具体的方法简单来说就是选取几个指标，对指标进行评分，并赋予指标不同的权重，
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2024-01-08 22:35:00
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内容简介本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。本文先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。探索性数据分析发生在数据收集和数据清理之后，而在数据建模和分析结果可视化展现之前。然而，这是一个可反复的过程。做完某种EDA后，我们可以尝试建立一些数据模型或者生成一些可视化结果。同时，根据最新的分析结果我
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2024-01-11 10:22:27
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简介 探索性数据分析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。目录 1. 探索性数据分析的简要介绍 2. 探索性数据分析的必要性和意义 3. 探索分析的内容和考察方法1. 探索性数据分
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2023-07-31 17:23:24
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文章目录1. 数据总览1.1 查看数据的维度1.2 查看列的数据类型1.3 查看索引1.4 获取数据值1.5 数据集相关信息概览1.6 查看数据的统计信息1.7 查看前3行数据2. 缺失值查看与处理2.1 缺失值查看2.2 缺失值处理3. 异常值检测与处理3.1 异常值检测3.2 异常值处理4. 特征分析4.1 查看数值型和类别型特征4.2 单一变量分布可视化4.3 相关性分析5. 生成数据分析
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2023-08-11 16:51:38
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数据挖掘 —— 探索性数据分析1. 统计检验1.1 正态性检验1.2 卡方检验1.3 独立分布t检验1.4 方差检验1.5 Q-Q图1.6 相关系数2 单因素分析2.1 线性回归2.2 PCA 奇异值分解2.3 主成分分析（PCA自定义实现）3 复合分析3.1 分组分析3.1.1 离散数据分组3.1.2 连续数据分组3.1.3 不纯度（GiNi系数）3.2 相关分析4 因子分析（成分分析） 1.
1. 概述探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种数据分析的方法，用于探索和理解数据集的特征、关系和分布等。EDA旨在揭示数据中的模式、异常值、缺失值等信息，并为后续的分析和建模提供基础。以下是关于探索性数据分析的一些重要概念和方法：（1）数据摘要：通过计算描述性统计量，如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等，对数据集的特征进行摘要和总结。这些统计量可以
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2023-10-01 11:46:12
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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）主要的工作是：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉，对数据进行总结等。 探索性数据分析（EDA）与传统统计分析（Classical Analysis）的区别：传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布，然后把数据套入假设模型再做分析。但由于多
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2023-11-17 19:05:01
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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）：是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：1 对数据进行清洗，
2 对数据进行描述（描述统计量，图表），
3 查看数据的分布，
4 比较数据之间的关系，
5 培养对数据的直觉和对数据进行总结EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解数据：https://t
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2023-08-11 13:33:22
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