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《python数据分析基础02#xff1a;数据可视化分析》
《Python数据分析基础01#xff1a;描述性统计分析》
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《python数据分析基础02数据可视化分析》
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探索性数据分析Exploratory Data Analysis, EDA 的深度解析涵盖核心目标、方法论框架、关键技术及可视化示例严格遵循去工具化、重业务逻辑原则通过示意图说明分析逻辑。
一、EDA的本质与目标
1. 核心定义
业务定位在建立正式模型前通过可视化与统计技术理解数据内在结构、发现隐藏规律、识别异常与关联性的科学探索过程。与传统分析的区别 2. 四大核心目标 目标 业务意义 关键技术 数据结构理解 识别关键变量分布与数据质量 分布图、数据类型分类 异常值检测 发现数据采集错误或特殊业务事件 箱线图、Z-score分析 变量关联挖掘 揭示影响业务结果的潜在驱动因素 散点图矩阵、相关性热力图 模式识别 预判业务趋势与周期性规律 时间序列分解、聚类分析
二、EDA方法论框架四阶循环 三、关键技术详解附示意图逻辑
1. 单变量分析理解个体特征
分布分析示意图 业务解读 左偏分布如用户年龄→ 年轻用户占比高需关注尾部高龄群体需求双峰分布如产品销量→ 可能存在两类客户群体企业/个人 异常值检测箱线图逻辑 关键参数 IQR四分位距 Q3-Q1异常边界Q3 1.5IQR / Q1 - 1.5IQR 业务案例 信用卡交易中 $10,000 的消费需人工复核风控规则触发点
2. 多变量分析关系网络构建
相关性热力图业务决策导向 解读要点 深红色|r|0.8强相关→ 警惕多重共线性如广告费与销售额深蓝色r-0.6强负相关→ 机会点挖掘如促销力度与库存周转率 散点矩阵交互效应探测 业务场景 零售业中发现“客单价”与“停留时间”呈分段相关 0-30分钟正相关浏览促进消费30分钟负相关过度决策导致放弃购买
3. 高维分析模式降维
主成分分析PCA业务解释 应用场景 将20个用户行为指标压缩为3个主成分定义用户分群策略 四、EDA在行业中的实战应用
案例银行业信贷风控EDA流程
单变量分析 发现贷款金额分布右偏→ 重点监控大额贷款申请
图表
代码
barChart title 贷款金额分布分段 xAxis 区间(万元) yAxis 笔数 series 申请量 [120,85,63,42,15] categories [0-5,5-10,10-20,20-50,50]
多变量分析 年龄与违约率呈U型曲线青年25和老年60风险更高 高维模式 通过聚类识别4类高危人群高负债青年、低收入多笔借贷者等 五、EDA的DCMM衔接点 EDA阶段 DCMM能力域 治理价值 数据质量检查 数据质量 异常值修正提升数据可信度 变量关联分析 数据架构 指导主题域模型设计 模式发现 数据应用 驱动精准营销/风控策略优化 关键原则总结
图形选择法则 趋势分析 → 折线图分布对比 → 直方图/密度图关系探索 → 散点图/气泡图 业务优先准则 拒绝“漂亮但无信息量”的可视化每个图表必须回答一个业务问题如“为什么Q3退货率突增” 大模型赋能方向 自动生成EDA报告框架基于NLQ自然语言查询的动态维度下钻
