EDA 探索性資料分析

引導資料科學從業者進行資料處理以及特徵工程的步驟,使資料集的結構和特徵集讓接下來的**問題更加可靠。

值得注意的是, eda過程中是對原始資料的特徵(統計特徵、分布特徵、相關性等)進行挖掘, 但是沒有刪除或構造任何特徵(花式查詢, 不包括增、刪、改)

1、載入各種資料科學以及視覺化庫:

資料科學庫 pandas、numpy、scipy；(資料分析三劍客)

視覺化庫 matplotlib、seabon；

其他；2、載入資料：

載入訓練集和測試集；

簡略觀察資料(head()+shape)；

3、資料總覽:

通過describe()來熟悉資料的相關統計量

通過info()來熟悉資料型別

4、判斷資料缺失和異常

檢視每列的存在nan情況

異常值檢測

5、了解**值的分布

總體分布概況（無界詹森分布等）

檢視skewness and kurtosis

檢視**值的具體頻數

6、特徵分為類別特徵和數字特徵，並對類別特徵檢視unique分布

7、數字特徵分析

相關性分析

檢視幾個特徵的偏度和峰值

每個數字特徵的分布視覺化

數字特徵相互之間的關係視覺化

多變數互相回歸關係視覺化

8、型別特徵分析

unique分布

類別特徵箱形圖視覺化

類別特徵的小提琴圖視覺化

類別特徵的柱形圖視覺化類別

特徵的每個類別頻數視覺化(count_plot)

9、用pandas_profiling生成資料報告

log變換之後的分布較均勻，可以進行log變換進行**，這也是**問題常用的trick

train_data['notrepaireddamage'].replace('-', np.nan, inplace=true)

因此上面的語句也可以寫成:

2、在進行特徵分析過程中可以先把每一列的含義(包括賽題介紹的關鍵內容)在notebook中先列出來,就不用反覆檢視官方介紹了.

3、dataframe頭尾一起檢視

4、==describe() ==檢視每列的統計量, 掌握資料的大概的範圍以及每個值的異常值的判斷，比如有的時候會發現999 9999 -1 等值這些其實都是nan的另外一種表達方式，有的時候需要注意下

5、==info() == 通過info來了解資料每列的type，有助於了解是否存在除了nan以外的特殊符號異常(注意object型別)

6、使用missingno模組視覺化缺失值

import missingno as msno
missing = data.isnull().sum()
missing = missing[missing>0]
missing.sort_values(inplace=true)
missing.plot.bar()
# 視覺化看下預設值
msno.matrix(train_data.sample(250))
msno.bar(train_data.sample(1000))

7、類別特徵嚴重傾斜，一般不會對**有什麼幫助(類別分布嚴重偏斜), 刪除特徵

8、**值分布(適用於分類和回歸問題), 如果**值不服從正態分佈, 一般取對數.

import scipy.stats as st
y = train_data[
'price'
]plt.
figure(1
); plt.
title
('johnson su'
)sns.
distplot
(y, kde=false, fit=st.johnsonsu) # 界詹森分布
plt.
figure(2
); plt.
title
('normal'
)sns.
distplot
(y, kde=false, fit=st.norm)
plt.
figure(3
); plt.
title
('log normal'
)sns.
distplot
(y, kde=false, fit=st.lognorm)

對正態分佈的觀察包括兩個指標: 偏度和峰度

skewness(偏態/偏峰)

正偏態分布(positive skewness distribution)是指頻數分布的高峰偏於左側，偏態係數為正值的頻數分布形態。偏態分布分為正偏態和負偏態。**當均值大於眾數時稱為正偏態；當均值小於眾數時稱為負偏態。**偏態衡量的是資料的不對稱程度。

kurtosis（峰度）

峰度（peakedness;kurtosis）又稱峰態係數。表徵概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特徵數。直**來，峰度反映了峰部的尖度。樣本的峰度是和正態分佈相比較而言統計量，如果峰度大於三，峰的形狀比較尖，比正態分佈峰要陡峭。反之亦然. 峰度衡量的是資料的尖銳程度

一般地：正態分佈的峰度（係數）為常數3，均勻分布的峰度（係數）為常數1.8(也有說法kurtosis>0 表示與正態分佈相比的尖峰, 經驗證標準正態分佈(0,1)峰度接近0)

# 標準正態分佈峰值驗證
a = np.random.normal(0, 1, 1000)
ans = pd.series(a)
ans.kurt()

9、檢視**值的具體頻數

plt.
hist
(train_data[
'price'
], orientation =
'vertical'
,histtype =
'bar'
, color =
'red'
)plt.
show
()

10、類別特徵和數字特徵的篩選方法

numerical_features = train_data.
select_dtypes
(include=
[np.number]
)categorical_features = train_data.
select_dtypes
(include=
[np.
object
])

11、每個類別特徵都需要檢視nunique()的分布情況, 可以直接遍歷

12、分析每個數值型別特徵與**值之間的相關性

predict_corr = train_data[numerical_features]
correlation = predict_corr.
corr()
print
(correlation[
'label'].
sort_values
(ascending
=false)
,'\n'
)

13、數值特徵和類別特徵在分析特徵間關係(數值特徵)、特徵分布(類別特徵)的時候, 會需要大量視覺化工作.

14、pandas_profiling包可以生成資料分析報告, 但是本人執行失敗了,待查!!!

參考文章:

EDA 探索性資料分析

EDA（探索性資料分析）

探索性資料EDA

資料探勘探索性資料分析 EDA （補充）

EDA 探索性資料分析

EDA（探索性資料分析）

探索性資料EDA

資料探勘 探索性資料分析 EDA （補充）

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