12-机器学习-数据探索性分析大致流程

什么是EDA

• 在拿到数据后，首先要进行的是数据探索性分析（Exploratory Data Analysis），它可以有效的帮助我们熟悉数据集、了解数据集。初步分析变量间的相互关系以及变量与预测值之间的关系，并且对数据进行初步处理，如：数据的异常和缺失处理等，以便使数据集的结构和特征让接下来的预测问题更加可靠。
• 并且对数据的探索分析还可以：
  • 1.获得有关数据清理的宝贵灵感（缺失值处理，特征降维等）
  • 2.获得特征工程的启发
  • 3.获得对数据集的感性认识
  • 意义：数据决定了问题能够被解决的最大上限，而模型只决定如何逼近这个上限。

EDA流程

• 1、载入数据并简略观察数据

• 2、总览数据概况
  • 在 describe 中有每一列的统计量、均值、标准差、最小值、中位数25% 50% 75%以及最大值。可以帮助我们快速掌握数据的大概范围和数据的异常判断。
  • 通过 info 来了解每列的 type 和是否存在缺失数据。
  • 通过 isnull().sum() 查看每列缺失情况

• 3、通过 describe 和 matplotlib 可视化查看数据的相关统计量（柱状图）
  • 重点查看方差为0或者极低的特征
    • 数据异常 

• • • 正常值 

• 4、缺失值处理

• 5、查看目标数据的分布
  • 重点查看是否有
    • 分类：类别分布不均衡
      • 可以考虑使用过抽样处理
    • 回归：离群点数据
      • 可以考虑将离群点数据去除
  • 存在着一些特别大或者特别小的值，这些可能是离群点或记录错误点，对我们结果会有一些影响的。那我们是需要将离群点数据进行过滤的。
    • 离群点：离群点是指一个数据序列中，远离序列的一般水平的极端大值和极端小值，且这些值会对整个数据的分析产生异常的影响

• 6、特征分布
  • 绘制数字特征的分布（直方图）
    • 可以观测特征为连续性和还是离散型特征
    • 可以观测特征数值的分布、
    • 是否有离群点 
  • 绘制类别特征的分布（柱状图）
    • 查看该特征中是否有稀疏类，在构建模型时，稀疏类往往会出现问题当然也不是绝对的。如果当前特征比较重要则可以将特征的稀疏类数据删除

　　　　　　　　 

• 7、查看特征于特征之间的相关性（热力图）
  • 相关性强的特征就是冗余特征可以考虑去除。通常认为相关系数大于0.5的为强相关。

• 8、查看特征和目标的相关性，正负相关性越强则特征对结果影响的权重越高，特征越重要。