5. 数据探索与可视化

文档摘要

数据探索与可视化数据探索与可视化 5.1 引言：为什么需要数据探索与可视化？在数据科学项目中，获取和清洗数据仅仅是第一步。一旦数据准备就绪，我们需要深入了解数据的内在结构、模式、趋势以及潜在的问题。这个过程就是数据探索性分析 (Exploratory Data Analysis, EDA)。EDA 的核心在于利用统计摘要和可视化技术来揭示数据的特征，而无需事先对数据做任何假设。数据探索的主要目标包括：理解数据结构和内容：数据有多少行、多少列？每列的数据类型是什么？是否存在缺失值或异常值？识别数据质量问题：缺失值、重复值、不一致的数据格式、异常值等。发现变量之间的关系：两个变量是正相关、负相关还是没有明显关系？某个变量是否会影响另一个变量的分布？