EDA的目标

数据初步分析不只是一个初步步骤；它是数据科学中一个基本方法。在尝试构建复杂模型或得出最终结论之前，你需要充分理解你正在处理的资料。可以将其比作一名侦探在提出理论前对犯罪现场进行调查。EDA是你的调查阶段，侧重于熟悉数据、理解其特点，并找出初步信息。

EDA的主要目的是最大限度地从数据集中获取信息，通过结合统计汇总和可视化方法，通常是在你心中还没有具体假设的时候。其核心是提出开放性问题，并让数据指引你。

以下是进行EDA时的基本目的：

最大限度地获取数据集信息

这是总体的目的。EDA有助于你形成对数据的直观感知。有哪些变量？它们的类型是什么（数值型、类别型、文本型、日期/时间型）？有多少条记录？整体结构如何？获得这种基本熟悉程度是所有后续分析的根本。

识别数据质量问题

“实际数据很少是完美的。EDA的一个主要目的就是发现需要在建模前处理的问题。这包括：”

• 缺失值： 找出含有缺失（$NaN$）数据的列或行，并理解缺失的程度和可能的模式。
• 异常值： 找出那些远离大部分数据的观测值。这些可能是错误，也可能是真实的极端值，两者都需要关注。
• 错误和不一致： 找出不可能的值（例如，负年龄）、不一致的格式（例如，'USA' 与 'United States'）或重复的记录。

理解变量分布

每个变量的值是如何分布的？

• 对于数值型变量，你会希望理解它们的集中趋势（均值、中位数）和离散程度（标准差、方差、范围）。直方图和箱线图等可视化图表在此处非常有用。它们是正态分布、偏斜分布还是多峰分布？
• 对于类别型变量，理解每个类别的频率，通过计数和条形图来进行，这点很重要。有些类别是非常罕见还是非常常见？

找出变量间关系

数据点很少孤立存在。EDA旨在找出联系：

• 相关性： 数值型变量如何共同变化？它们是正相关还是负相关？散点图和相关系数有助于量化这些关系。
• 比较： 一个数值型变量在另一个变量的不同类别中如何表现差异？例如，平均收入在不同教育水平之间是否有明显差异？分组箱线图或小提琴图在此处很有用。
• 关联： 两个类别型变量之间有何关联？交叉制表和堆叠/分组条形图可以显示关联。

提出假设并检验前提

尽管EDA通常是初步性的，但它自然而然地引出假设。例如，观察到两个变量之间有强相关性，可能会引出一方影响另一方的假设。此外，许多统计模型依赖于对数据的特定前提（例如，线性回归的线性，某些测试的正态性）。EDA对于直观和统计地检查数据集是否合理满足这些前提非常重要。如果前提被违背，EDA可能会提示进行数据转换或采用其他建模方法。

为特征工程和选择提供信息

通过理解单个变量及其关系，EDA为特征工程提供了有价值的信息——特征工程是从现有特征中创建新的、可能更具信息量的特征的过程。例如，如果你看到非线性关系，你可能会考虑创建多项式特征。EDA还可以帮助找出可能从模型中排除的冗余或不相关特征。

本质上，EDA的目的围绕着对数据结构、质量、模式和关系的全面理解。这种理解不仅仅是学术上的；它直接为后续的数据清洗、特征工程、模型选择和解释提供信息，最终带来更可靠和有意义的结果。