探索性數據分析：對數據科學的影響

美國數學家 John Tukey 最初在 1970 年代開發了探索性數據分析 (EDA)。 直到今天，EDA 技術仍然是數據發現過程中廣泛使用的方法。 除了正式建模或假設檢驗之外，EDA 還為更好地理解數據集變量及其關係打開了大門。 它還有助於確定已考慮用於數據分析的統計技術是否合適。

什麼是探索性數據分析？

探索性數據分析（EDA）被數據科學家在分析和調查數據集時廣泛使用，將數據的主要特徵總結為可視化方法。 它可以幫助數據科學家發現數據模式、發現異常、假設檢驗和/或假設。

因此，簡單來說，它可以定義為一種方法，幫助數據科學家確定操作給定數據源的最佳方法，以獲得作為目標所需的答案。

探索性數據分析對數據科學的重要性

EDA 的主要目的是幫助在做出任何假設之前深入研究數據集，識別明顯的錯誤，更好地理解數據集中的模式，找出異常值和/或異常事件，最後但同樣重要的是，找出變量之間令人興奮的關係。

探索性數據分析對於數據科學領域的數據分析極為重要。 首先，EDA 用於確保數據科學家產生的結果是有效的並且適用於任何期望的目標。 其次，EDA 幫助利益相關者確保他們總是提出正確的問題。 它還有助於回答有關標準差、分類變量和置信區間的問題。 最後，一旦 EDA 完成並得出見解，它的功能就可以用於更複雜的數據分析或建模，包括機器學習。

探索性數據分析類型

那麼主要有四種類型的EDA：

• 單變量非圖形：

單變量非圖形是最簡單的數據分析形式。 這裡它只包含一個變量。 作為單個變量，它不處理原因或關係。 相反，單變量分析的主要目的是描述數據並在其中找到模式。

• 單變量圖形

非圖形方法無法提供數據的完整圖片。 因此這裡需要圖形方法。 單變量圖形的常見類型有：

1. 莖葉圖：顯示所有數據值和分佈形狀。
2. 柱狀圖：其中每個條形代表一系列值的案例的頻率（計數）或比例（計數/總計數）。
3. 箱線圖：以圖形方式描繪最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數和最大值的五位數匯總。

• 多元非圖形

多變量數據來自多個變量。 通常，多元非圖形 EDA 技術通過交叉製表或統計顯示兩個或多個數據變量之間的關係。

• 多元圖形

多元數據在顯示兩個或多個數據集之間的關係時使用圖形。 最常用的圖形是分組條形圖或條形圖，每組代表一個變量的一個水平，組內的每個條代表另一個變量的水平。

其他常見的多元圖形類型包括：

• 散點圖：用於在水平軸和垂直軸上繪製數據點，以顯示一個變量受另一個變量的影響程度。
• 多元圖表：是因素和響應之間關係的圖形表示。
• 運行圖表： 是隨時間繪製的數據線圖。
• 氣泡圖：是一種數據可視化，在二維圖中顯示多個圓圈（氣泡）。
• 熱圖：是數據的圖形表示，其中值以顏色表示。

探索性數據分析工具

有許多工具可用於探索性數據分析。 一些最受歡迎的是 R、Python 和 SAS。 但是，每個都有其優點和缺點，因此為工作選擇正確的工具至關重要。

R 是用於可視化數據的出色工具。 它有各種各樣的繪圖和圖表，可用於探索數據。 它還具有許多統計功能，可用於執行更高級的分析。

Python 是另一個很好的 EDA 工具。 它具有許多與 R 相同的功能，但也更加用戶友好。 因此，對於想要開始數據分析的初學者來說，Python 是一個絕佳的選擇。

SAS 是一個功能強大的統計軟件包，可用於 EDA。 SAS 比 R 和 Python 更昂貴，但如果您需要執行更複雜的計算，則值得投資。

QuestionPro和探索性數據分析

您始終可以從不同的數據源獲取數據，QuestionPro 絕對可以幫助您從多個渠道收集調查數據。 但是，當您想要超越已經收集的數據時會發生什麼？ 這就是探索性數據分析的用武之地。

QuestionPro 的內置分析工具使 EDA 入門變得容易。 您可以快速查看數據的匯總統計信息、創建交互式可視化等。 由於 QuestionPro 與 R 集成，您可以使用 R 提供的所有強大的統計工具。

因此，如果您準備好將數據分析提升到一個新的水平，那麼 QuestionPro 是完美的工具之一。

結論

最後，我們可以說探索性數據分析是一種行之有效的方法，可以幫助數據科學家理解複雜的數據集。 通過使用可視化和其他方法，您可以發現您可能沒有發現的模式和關係。

因此，EDA 是任何數據分析的重要組成部分，我們希望本文為您提供了對該主題的一個很好的介紹。

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作者： Musaddiq Shaikh & Abhishek Pachauri