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数据探索性(EDA)分析

数据探索性分析的神器,通过这个神器可以对上面的信息进行整合) 总结 首先导入一些包和数据集 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot 数据洞玄 前面的工作我们已经分析了预测值的分布,从分布中我们看到,如果把预测值进行对数变化一下,效果可能更好。然后我们又把特征字段拆分为数值型和类别型。 [numeric_features] # 把price这一列加上,这个也是数值 numeric_train_data['price'] = Y_train """相关性分析""" correlation 数据知命 这里会综合上面的这些过程,用pandas_profiling这个包使用函数ProfileReport生成一份数据探索性报告, 在这里面会看到: 总体的数据信息(首先是数据集信息:变量数(列)、 总结 今天通过围绕着二手车价格预测的比赛,从五个维度整理了一下数据探索性分析的相关知识,下面根据思维导图进行回顾 ?

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什么是“探索性数据分析

美国约翰·怀尔德杜克(John Wilder Tukey)1977年在《探索性数据分析》(Exploratory Data Analysis)一书中第一次系统地论述了探索性数据分析。 在以抽样统计为主导的传统统计学中,探索性数据分析对验证性数据分析有着支持和辅助的作用。但由于抽样和问卷都是事先设计好的,对数据探索性分析是有限的。 从逻辑推理上讲,探索性数据分析属于归纳法(Induction)有别于从理论出发的演绎法(Deduction)。因此,探索性数据分析成为大数据分析中不可缺少的一步并且走向前台。 从这个过程中我们可以看到: (1)探索性数据分析能帮助我们从看似混乱无章的原始数据中筛选出可用的数据; (2)探索性数据分析数据清理中发挥重要作用; (3)探索性数据分析是建立算法和过滤模型的第一步; 探索性数据分析这个统计课程里一带而过的分析方法在处理大数据的过程中却成为了一个有效的工具。正如美国探索性数据分析创始人约翰?

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    使用PandasGUI进行探索性数据分析

    Pandasgui是一个开源的python模块,它为pandas创建了一个GUI界面,我们可以在其中使用pandas的功能分析数据和使用不同的功能,以便可视化和分析数据,并执行探索性数据分析探索性数据分析是最关键的部分,无论何时我们使用数据集时都要首先进行分析。它允许我们分析数据,探索数据的初始结果,比如有多少行和列,不同的列是什么,等等。 在本文中,我们将探索Pandasgui,并了解如何使用它来自动化探索性数据分析过程,并节省我们的时间和精力。 安装Pandasgui 和其他库一样,我们可以使用pip安装pandasgui。 我们可以通过应用不同的函数和改变数据集的形状来分析数据集。提供的两种形状格式是“pivot”和“melt”。我们可以在不同的函数中拖放列,并相应地分析数据集的不同形状。 总结 这是PandasGUI提供的5个部分,通过这些部分,我们可以分析pandas数据并对任何给定数据集执行EDA。

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    商业数据分析案例:客户流失分析之—探索性分析

    三、数据探索性分析 1、离散型变量的探索性分析方法 对无序型离散变量而言,以本案例中的手机品牌为例,对于名义型离散变量,关注的是该变量的取值分别有哪些,各个取值占比是多少。 2、连续型变量的探索性分析方法 对于连续型变量,通常可以使用描述统计量和图形两种方法来进行探索性分析。 • 使用图形:对于连续型变量,主要通过直方图和箱线图的方式来对数据的分布状况进行考察。 3、变量之间关系的探索性分析方法 1) 离散变量与离散变量 离散变量与离散变量之间的关系可以使用条形图进行查看,将其中一个变量在图形中 用不同的颜色显示来直观地观察出变量之间的关系,也可以使用网络图开显示 对高峰时期通话行为相关的连续变量与流失之间的关系的探索性分析,得到: ? ? ? ?

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    Python探索性数据分析,这样才容易掌握

    Python探索性数据分析教程 介绍 每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。 彻底的探索性数据分析 (EDA, Exploratory Data Analysis) 是必要的,这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。 本教程的重点是演示探索性数据分析过程,并为希望练习使用数据的 Python 程序员提供一个示例。 探索性数据分析(EDA)目标 1)快速描述一份数据集:行/列数、数据丢失情况、数据的类型、数据预览。 2)清除脏数据:处理丢失的数据、无效的数据类型和不正确的值。 总结 彻底的探索性数据分析可确保你的数据清晰,可用,一致且直观可视化。请记住,没有所谓的干净数据,因此在开始使用数据之前探索数据是在数据分析过程中添加完整性和价值的好方法。

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    功能式Python中的探索性数据分析

    我们可以用Splunk来探索数据。或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据。 在Python中运行不同的实验似乎比试图在Splunk中进行这种探索性的操作更有效。 主要是因为我们可以无所限制地对数据做任何事。我们可以在一个地方创建非常复杂的统计模型。 理论上,我们可以在Splunk中做很多的探索。它有各种报告和分析功能。 但是... 投影 在某些情况下,我们会添加额外的源数据列,这些列我们并不想使用。所以将通过对每一行进行投影来消除这些数据。 原则上,Splunk从不产生空列。 映射:转换和派生数据 我们经常会有一个非常明显的数据转换列表。此外,我们将有一个衍生的数据项目越来越多的列表。衍生项目将是动态的,并基于我们正在测试的不同假设。 要么我们必须对数据进行排序(创建列表对象),要么在分组数据时创建列表。为了做好几个不同的统计,通过创建具体的列表来分组数据通常更容易。 我们现在正在做两件事情,而不是简单地打印行对象。

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    分类连续变量的探索性数据分析

    作者 l 萝卜 正式开始建模与处理数据前,对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要,本文将围绕变量探索,展示分类、连续变量,以及两种类型变量结合的探索方法,并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作 ~ 01 分类变量 01 一个分类变量 一个分类变量的分析方法可考虑频次和百分比,用饼图或者柱状图表示都可以 我们也可以通过设置画布布局来同时显示两个连续变量的各自探索情况 02 02 连续变量 01 一个连续变量 直接进行描述性统计分析,以房价分布为例 02 两个连续变量 绘制散点图等关系图进行探索,以探寻房屋面积与价格的关系为例 03 连续变量 + 分类变量 01 一个分类 + 一个连续 groupby 分组 + 描述性统计分析,制造出分类变量下每类的单一的连续变量相当于求分类后的每类的统计量,groupby 后面不跟统计量的代码没有意义 04 小结 本文以常见的房价数据集为例,展示了探索分类变量与连续变量的方法,涉及了一些细节数据可视化操作;交叉表,数据透视表,频数统计,分组统计等 Pandas 数据处理操作。

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    使用pandas Profiling进行探索性数据分析

    我们将使用gapminder数据集,其中包含世界各国的年数和预期寿命。 图4 对于每一个变量,我们都可以“切换细节”,以便更深入地了解特定的数据列。 图5 Interaction(交互)部分是一个快速的数据可视化部分。 图7 Missing values(缺失值)部分突出显示每个数据列缺失(null)值的数量。 图8 最后但并非最不重要的一点是,Sample(示例)部分显示了前10个和后10个示例数据。 在审阅这份报告之后,可以对手头的数据有一个相当好的了解。 大型数据集 对于大型数据集,我们可以使用minimal=True参数来缩短分析报告的生成时间。 profile = ProfileReport(df,title="Pandas Profiling Report", minimal=True) 将分析报告另存为文件 若不想使用Jupyter笔记本环境

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    探索性数据分析,Seaborn必会的几种图

    探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA),是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索,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 EDA强调让数据自身“说话”,通过EDA可以最真实、最直接的观察到数据的结构特征,发现数据变量之间的联系与区别,它是机器学习工作者挖掘关键特征的重要手段。 Seaborn作为一种流行的Python可视化库,提供了基于Matplotlib的更高级的API封装,而且针对EDA做了专门的优化,从而使得数据探索分析更加简单,功能也非常强大。 ,因此,一般用于较大数据集。 heatmap 热力图,将矩形数据绘制为颜色编码矩阵,也就是,通过数据透视表,将数据拆分为多个组别(格子),最终每个格子的value用颜色进行展示。

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    前瞻:数据科学中的探索性数据分析(DEA)

    CDA数据分析师 出品 作者: tukey 数据科学爱好者知道,在将原始数据输入到机器学习模型之前,需要对其进行大量数据预处理。 要探索任何数据集,Python 是可用的最强大的数据分析工具之一,此外,还有同样强大的 Python 库可以更好地可视化数据。 因此,为了使数据更有意义或从可用数据中提取更多价值,必须快速解释和分析它。这是Python数据可视化库通过生成图形表示和让数据说话所擅长的地方。 03 AutoViz 0.0.83 另一个开源 Python EDA 库,只需一行代码即可快速分析任何数据。 因此,我们使用三个 AutoEDA 库以最少的代码自动化了一个小数据集的数据分析。以上所有代码都可以在原文链接中访问。

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    Pandas疫情探索性分析

    本篇案例的主要内容是新冠肺炎疫情数据探索性分析,包括中国各省和世界各国的实时数据,及中国和世界各国的历史数据。 实时数据探索性分析 2.1 世界各国实时数据探索性分析 我们首先读入数据,将列名英文改为中文。接着,查看数据的基本信息并进行缺失值处理。此外,我们还将新增病死率一列,并将国家设置为索引。 2.2 全国各省实时数据探索性分析 下面让我们一起来分析国内的新冠肺炎疫情情况。 历史数据探索性分析 3.1 全国历史数据探索性分析 全国历史数据是时间序列的数据类型,在数据清洗的时候需要对时间进行处理。 3.2 世界各国历史数据探索性分析 最后让我们一起来分析一下世界各国历史数据,由于数据表中每个国家含有多条数据,我们需要借助GroupBy技术对数据进行分组,并通过层次化索引操作选取多个国家的累计确诊和新增确诊数据

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    数据科学的原理与技巧 五、探索性数据分析

    五、探索性数据分析 原文:DS-100/textbook/notebooks/ch05 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 探索性数据分析是一种态度,一种灵活的状态 John Tukey 在探索性数据分析(EDA),也就是数据科学生命周期的第三步中,我们总结,展示和转换数据,以便更深入地理解它。 特别是,通过 EDA,我们发现数据中的潜在问题,并发现可用于进一步分析的趋势。 我们试图了解我们数据的以下属性: 结构:我们数据文件的格式。 粒度:每行和每列的精细程度。 范围 数据集的范围是指数据集的覆盖面,与我们有兴趣分析的东西相关。我们试图回答我们数据范围的以下问题: 数据是否涵盖了感兴趣的话题? 例如,呼叫和截停数据集包含在伯克利发生的呼叫和截停事件。 在呼叫和截停数据集中,日期时间字段表示警务呼叫或截停的时间。然而,截停数据集最初还有一个日期时间字段,记录案件什么时候输入到数据库,我们在数据清理过程中将其移除,因为我们认为它不适用于分析

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    一文读懂R中的探索性数据分析

    探索性数据分析(EDA)是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。 简介 EDA由单变量(1个变量)和双变量(2个变量)分析组成。 在这篇文章中,我们将回顾一些我们在案例分析中使用的功能: ● 第1步:取得并了解数据; ● 第2步:分析分类变量; ● 第3步:分析数值变量; ● 第4步:同时分析数值和分类变量。 基本EDA中的一些关键点: ● 数据类型 ● 异常值 ● 缺失值 ● 数值和分类变量的分布(数字和图形的形式) 分析结果的类型 结果有两种类型:信息型或操作型。 第二步:分析分类变量 freq 函数自动统计数据集中所有因子或字符变量: ? ? ? ? ? 建议: ● 如果freq用于一个变量 -freq(data$variable),它会生成一个表格。 第三步:分析数值变量 我们将看到:plot_num和profiling_num两个函数,它们都自动统计数据集中所有数值/整数变量: 1. 绘制图表 ? ? ?

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    10 个 Python 自动探索性数据分析神库!

    这是「进击的Coder」的第 719 篇技术分享 来源:数据 STUDIO “ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ” 探索性数据分析数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。 profile.to_file("output.html") 3、Sweetviz Sweetviz 是一个开源的 Python 库,只需要两行 Python 代码就可以生成漂亮的可视化图,将 EDA( 探索性数据分析 create_report df = load_dataset("titanic.csv") create_report(df).show_browser() 6、Klib klib 是一个用于导入、清理、分析和预处理数据的 ,但是对于每一个分析需要我们手动的编写代码,所以只能说是半自动化的操作,但是如果我们需要更定制化的分析,他是非常方便的。 总结 在本文中,我们介绍了 10 个自动探索性数据分析 Python 软件包,这些软件包可以在几行 Python 代码中生成数据摘要并进行可视化。通过自动化的工作可以节省我们的很多时间。

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    Python骚操作:一行代码实现探索性数据分析

    dataprep.eda 在使用数据前,我们首先要做的是观察数据,包括查看数据的类型、数据的范围、数据的分布等。dataprep.eda是个非常不错的工具,它可以帮你快速生成数据概览。 dataprep.eda包含的一些智能特性: 为每个 EDA 任务选择正确的图形来可视化数据 列类型推断(数字型、类别型和日期时间型) 选择合适的时间单位(用户也可以指定) 对数量庞大的类型数据输出清晰的可视化方案 实例 为了看到这一点的实际应用,我们将使用一个泰坦尼克数据集,我们从数据集的概述开始: from dataprep.eda import * import pandas as pd train_df = 有38%的数据带有标签Survived = 1。当前,列类型(即分类或数字)基于输入数据框中的列类型。因此,如果某些列类型被错误地标识,则可以在数据框中更改其类型。 我们首先分析它们是否与生存相关。如果它们是相关的,则我们可能不想删除该特征。我们通过调用plot(df,x,y)分析两列之间的相关性。

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    提高EDA(探索性数据分析)效率的 3 个简单工具

    数据对于当今的每个行业都很重要,几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。 在本文中将介绍3个工具,这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。 pip install dtale 下面的代码将返回一个表格,可以直接与表格互动进行数据分析的操作。包括数据清理、突出显示异常值、检查缺失值、执行相关性检查以及借助图表进行分析等等。 库,可以自动化探索性数据分析过程。 总结 本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具,它们只需要很少的代码就可以自动的帮助我们执行快速和详细的数据分析,希望这三个工具对你有所帮助。 编辑:王菁

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    easyeda,一个简单实用的探索性数据分析工具

    在算法工程师的日常工作中,探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)是一种常见的任务。 通过分析数据的缺失情况,分布情况,以及和标签的相关性等,数据EDA可以帮助算法工程师评估数据的质量,了解数据的特点,为特征工程提供方向指引,并对后续建立的模型能够达到的效果上限形成初步预期。 一,easyeda简介 easyeda是一个简单但是实用的探索性数据分析工具。 easyeda可以对常见的二分类问题,多分类问题,以及回归问题进行探索性数据分析。 easyeda支持所有常见的数值型,字符串型数据,bool型数据属性的探索性数据分析。 easyeda支持常见的缺失值分析数据分布分析数据和label的相关性分析,训练集和测试集数据的同分布性分析。 二,使用范例 首先,可以使用pip安装easyeda。

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    使用Pandas-Profiling加速您的探索性数据分析

    作者 | Lukas Frei 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 介绍 在第一次导入新数据集时,首先要做的是了解数据。 更快的EDA 选择将pandas-profiling应用于 Titanic 数据集,因为数据类型多种多样,缺少值。当数据尚未清理并仍需要进一步的个性化调整时,pandas-profiling特别有趣。 例如可以假设数据框有891行。如果要检查,则必须添加另一行代码以确定数据帧的长度。虽然这些计算并不是非常昂贵,但一次又一次地重复这些计算确实占用了时间,可能在清理数据时更好地使用它们。 通过这样做可以调整认为对分析重要的相关强度。 最后,pandas-profiling将输出代码示例。严格来说,这不是代码示例,而只是数据的头部。 当前几个观察结果不能代表数据的一般特征时,这可能会出现问题。 ? 因此建议不要使用最后一个输出进行初始分析,而是运行df.sample(5),它将从数据集中随机选择五个观察值。

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    使用Dataprep进行自动化的探索性数据分析

    数据分析帮助我们识别数据集中的模式,分析不同变量之间的相关性和关联。借助不同的可视化,我们可以确定数据是否试图讲述任何特定的故事。有不同类型的图表和绘图可用于分析和可视化数据。 Dataprep 是一个开源 Python 库,有助于自动化探索性数据分析过程。它在创建数据分析报告时很有用,它还具有 3 个用于绘制图形、绘制缺失数字和数据相关性的功能。 df = load_dataset("adult") 创建EDA报告 现在我们将创建一个EDA报告,其中包含所有的可视化,相关性,缺失的图表等,这有助于分析数据集。 plot_missing(df) 在这里,我们探索了由Dataprep创建的报告,它对EDA非常有帮助,还创建了不同的图来理解数据分析它的属性。 我们可以将这几个方法使用在不同的数据集上创建EDA报告和图来执行数据分析。 作者:Himanshu Sharma

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