Python 探索性數據分析(Exploratory Data Analysis,EDA)
探索性數據分析，主要針對原始數據進行初次了解。了解數據的分布情況、了解分析方向、排除該單個變量的異常值 等。此腳本讀取的是 SQL Server ，只需給定表名或視圖名稱，如果有數據，將輸出每個字段符合要求的每張數據分布圖。 顯示圖分為字符型（離散型）和數值型（連續型），示例結果如下： ...
原文：探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）
探索性數據分析 Exploratory Data Analysis，EDA 主要的工作是：對數據進行清洗，對數據進行描述 描述統計量，圖表 ，查看數據的分布，比較數據之間的關系，培養對數據的直覺，對數據進行總結等。 探索性數據分析 EDA 與傳統統計分析 Classical Analysis 的區別： 傳統的統計分析方法通常是先假設樣本服從某種分布，然后把數據套入假設模型再做分析。但由於多數數據並 ...
2019-08-24 14:01 0 3375 推薦指數：
相關推薦
1.探索性數據分析（EDA，Exploratory Data Analysis）
一、數據探索 1.數據讀取 遍歷文件夾，讀取文件夾下各個文件的名字：os.listdir() 方法：用於返回指定的文件夾包含的文件或文件夾的名字的列表。這個列表以字母順序。 它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夾中。 1.1 CSV格式數據 詳細說明 （1）讀取 ...
R | 探索性數據分析 EDA
（variance） 變異系數（CV）：對標准差做去量綱化，消除兩組數據間測量尺度和量綱的影響 通過箱線圖來查看 ...
python進行EDA探索性數據分析
1.查看數據的類型概況 cols = [c for c in train.columns] #返回數據的列名到列表里 print('Number of features: {}'.format(len(cols))) print('Feature types:')train[cols ...
探索性數據分析EDA綜述
目錄 1. 數據探索的步驟和准備 2. 缺失值處理 為什么需要處理缺失值 Why data has missing values? 缺失值處理的技術 3. 異常值檢測和處理 What is an outlier? What are the types ...
探索性數據分析
探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數據在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數據的結構和規律的一種數據分析方法，該方法在上世紀70年代由美國統計學家J.K.Tukey提出。傳統的統計分析方法常常先假設數據 ...
探索性數據分析
簡介 探索性數據分析所謂探索性數據分析（ Exploratory Data Analysis ）以下簡稱EDA，是指對已有的數據（ 特別是調查或觀察得來的原始數據 ）在盡量少的先驗假定下進行探索通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數據的結構和規律的一種數據分析方法。 目錄 ...
數據探索性分析案例實現（EDA）之鑽石數據分析
一、數據集及其分析 diamonds數據框包含5萬余行，有10列屬性，對應鑽石的一些參數值。 carat：克拉(鑽石或其他寶石的重量單位，等於200毫克) cut：切; 割，由低到高依次為Fair（恰當的）, Good（好的）, Very Good（非常好）, Premium ...