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数据探查基本步骤
数据探查是数据分析的第一步,通过对数据的初步探查,可以了解数
据的基本情况和特征,为后续的数据处理和分析提供依据。本文将介
绍数据探查的基本步骤。
一、收集数据
收集数据是进行数据探查的第一步。可以从各种来源收集到需要分析
的数据,比如从数据库、文件、API接口等。在收集数据时需要注意
以下几点:
1.数据来源可靠性:确保所收集到的数据来源可靠,避免因为不可靠
的数据导致后续分析结果出现偏差。
2.数据格式统一:确保所收集到的数据格式统一,方便后续处理和分
析。
3.数据量足够大:确保所收集到的数据量足够大,避免因为样本数量
不足导致后续分析结果出现偏差。
二、理解变量
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理解变量是进行数据探查的重要步骤之一。在理解变量时需要注意以
下几点:
1.变量类型:了解变量类型是进行后续分析前必须要做的事情之一。
常见变量类型包括数值型变量和类别型变量。
2.变量含义:了解每个变量代表什么含义非常重要,这有助于后续分
析的准确性。
3.变量分布:了解每个变量的分布情况,包括均值、中位数、众数等
统计量,以及直方图、箱线图等可视化图表。
三、数据清洗
数据清洗是进行数据探查的重要步骤之一。在数据清洗时需要注意以
下几点:
1.缺失值处理:缺失值是指在数据中某些变量的取值为空或缺失。处
理缺失值的方法包括删除含有缺失值的行或列、用平均数或中位数填
充缺失值等。
2.异常值处理:异常值是指在数据中某些变量的取值与其它取值相比
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明显偏离正常范围。处理异常值的方法包括删除异常值或用平均数或
中位数填充异常值等。
3.重复记录处理:重复记录是指在数据中出现了相同的记录。处理重
复记录的方法包括删除重复记录或合并重复记录等。
四、探索性分析
探索性分析是进行数据探查的核心步骤之一。在探索性分析时需要注
意以下几点:
1.描述统计学:描述统计学是通过对数据进行各种统计分析,来描述
和总结数据特征和规律。常见的描述统计学方法包括均值、中位数、
标准差、方差等。
2.可视化分析:可视化分析是通过图表等可视化方式来展示数据特征
和规律。常见的可视化分析方法包括直方图、散点图、箱线图等。
3.相关性分析:相关性分析是通过计算变量之间的相关系数来了解变
量之间的关系。常见的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔
曼等级相关系数等。
五、总结
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数据探查是进行数据分析的第一步,通过对数据进行收集、理解变量、
数据清洗和探索性分析,可以了解数据的基本情况和特征,为后续的
数据处理和分析提供依据。在进行数据探查时需要注意以上几个步骤,
并根据实际情况灵活运用。
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