数据分析师-数据分析师基础-数据探索与分析_数据探索与分析导论.docx

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数据探索与分析的重要性

数据探索与分析是现代数据分析流程中的关键步骤，它帮助我们理解数据的结构、特征和潜在模式，为后续的决策制定和模型构建提供坚实的基础。在大数据时代，数据量的爆炸性增长使得这一过程变得尤为重要。通过数据探索，我们可以：

识别异常值和缺失值：数据中可能存在的异常值或缺失值会影响分析结果的准确性。例如，一个数据集中，某列数据的平均值为100，但其中有一个值为10000，这显然是一个异常值，需要在分析前进行处理。

理解数据分布：数据的分布特性（如正态分布、偏态分布等）对于选择正确的统计方法和模型至关重要。例如，如果数据呈正态分布，我们可以使用t检验来比较两组数据的均值差异。

发现数据间的关联：通过探索性分析，我们可以发现数据集中的变量之间是否存在相关性，这对于构建预测模型非常有帮助。例如，我们可能会发现收入与教育水平之间存在正相关关系。

1示例：使用Python进行数据探索

假设我们有一个关于房屋销售的数据集，包含房屋的面积、卧室数量、浴室数量和销售价格。我们将使用Python的Pandas库和Matplotlib库来探索这些数据。

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

#加载数据

data=pd.read_csv(house_sales.csv)

#查看数据的前几行

print(data.head())

#检查数据的统计信息

print(data.describe())

#检查缺失值

print(data.isnull().sum())

#绘制销售价格的直方图

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.hist(data[price],bins=50,color=blue,edgecolor=black)

plt.title(房屋销售价格分布)

plt.xlabel(价格)

plt.ylabel(频数)

plt.show()

#绘制面积与销售价格的散点图

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.scatter(data[sqft_living],data[price],color=red)

plt.title(房屋面积与销售价格的关系)

plt.xlabel(面积)

plt.ylabel(价格)

plt.show()

1.1数据样例

假设house_sales.csv文件中的数据如下：

sqft_living

bedrooms

bathrooms

price

1180

3

1

220000

2570

4

2.25

500000

1710

3

1.5

300000

2790

3

2

604000

1350

2

1

180000

…

…

…

…

通过上述代码，我们可以看到销售价格的分布情况，以及房屋面积与销售价格之间的关系，这有助于我们理解数据的基本特征和潜在模式。

1数据探索与分析的基本流程

数据探索与分析的流程通常包括以下几个步骤：

数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据的质量。

数据理解：通过统计描述和可视化，理解数据的分布、中心趋势和离散程度。

特征工程：选择、构建和转换特征，以提高模型的性能。

模型选择：基于数据的特性，选择合适的分析方法或模型。

结果解释：分析结果，提取有价值的信息，为决策提供依据。

1.1示例：数据清洗与特征工程

继续使用房屋销售数据集，我们将进行数据清洗和特征工程。

#处理缺失值

data=data.dropna()

#处理异常值

Q1=data[price].quantile(0.25)

Q3=data[price].quantile(0.75)

IQR=Q3-Q1

data=data[(data[price]=Q1-1.5*IQR)(data[price]=Q3+1.5*IQR)]

#特征工程：创建新的特征

data[price_per_sqft]=data[price]/data[sqft_living]

#绘制新的特征与销售价格的关系

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.scatter(data[price_per_sqft],data[price],color=green)

plt.title(每平方英尺价格与销售价格的关系)

plt.xlabel(每平方英尺价格)

plt.ylabel(价格)

plt.show()

1.1.1数据样例

处理后的数据可能如下所示：

sqft_living

bedrooms

bathrooms

price

price_per_sqft