什么是探索性数据分析，试阐述探索性数据分析的四大主题
“数据分析”一词在其广义的含义下，是一个普通用语。对本世纪后半叶的数理统计学家来说，它是统计学中的一种新思想、新方向，甚至是可能对未来的统计学发展有重大影响的、革命性的新思想和新方向。书主要讲述了序言、导言、茎叶图、字母值：一组当选的次序统计量、箱线图和批比较、变换数据、y对x的耐抗线、用中位数分析双向表、考查残差、变换的数学方面、更精密的估计量的入门、比较位置估计量：切尾均值、中位数和三均值、位置M估计量：理论概要、稳健尺度估计量与位置的置信区间附：英汉术语名词对照索引
“数据分析”一词在其广义的含义下，是一个普通用语。对本世纪后半叶的数理统计学家来说，它是统计学中的一种新思想、新方向，甚至是可能对未来的统计学发展有重大影响的、革命性的新思想和新方向。书主要讲述了序言、导言、茎叶图、字母值：一组当选的次序统计量、箱线图和批比较、变换数据、y对x的耐抗线、用中位数分析双向表、考查残差、变换的数学方面、更精密的估计量的入门、比较位置估计量：切尾均值、中位数和三均值、位置M估计量：理论概要、稳健尺度估计量与位置的置信区间附：英汉术语名词对照索引。具体的还是在书上。。可书没有郁闷。
数据析指用适统计析收集量数据进行析提取用信息形结论数据加详细研究概括总结程程质量管理体系支持程实用数据析帮助作判断便采取适行数据析数基础20世纪早期已确立直计算机现才使实际操作能并使数据析推广数据析数与计算机科相结合产物
统计领域些数据析划描述性统计析、探索性数据析及验证性数据析；其探索性数据析侧重于数据发现新特征验证性数据析则侧重于已假设证实或证伪
探索性数据析指形值假设检验数据进行析种传统统计假设检验手段补充该由美著名统计家约翰·图基(John Tukey)命名
定性数据析称定性资料析、定性研究或者质性研究资料析指诸词语、照片、观察结类非数值型数据（或者说资料）析
具体
数据析极广泛应用范围典型数据析能包含三步：
1、探索性数据析：数据刚取能杂乱章看规律通作图、造表、用各种形式程拟合计算某些特征量等手段探索规律性能形式即往向用何种式寻找揭示隐含数据规律性
2、模型选定析探索性析基础提类或几类能模型通进步析挑选定模型
3、推断析：通使用数理统计所定模型或估计靠程度精确程度作推断
析
1、列表
实验数据按定规律用列表式表达记录处理实验数据用表格设计要求应关系清楚、简单明、利于发现相关量间物理关系；外要求标题栏注明物理量名称、符号、数量级单位等；根据需要列除原始数据外计算栏目统计栏目等要求写明表格名称、主要测量仪器型号、量程准确度等级、关环境条件参数温度、湿度等
2、作图
作图醒目表达物理量间变化关系图线简便求实验需要某些结（直线斜率截距值等）读没进行观测应点（内插）或定条件图线延伸部读测量范围外应点（外推）外某些复杂函数关系通定变换用直线图表示例半导体热敏电阻电阻与温度关系取数若用半数坐标纸lgR纵轴1/T横轴画图则条直线
3、数据析主要包含：
1. 简单数运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅叶变换（FFT）
4. 平滑滤波（Smoothing and Filtering）
5.基线峰值析(Baseline and Peak Analysis)
数据源
1、搜索引擎蜘蛛抓取数据；
2、网站IP、PV等基本数据；
3、网站HTTP响应间数据；
4、网站流量源数据
数据析程主要由识别信息需求、收集数据、析数据、评价并改进数据析效性组
识别需求
识别信息需求确保数据析程效性首要条件收集数据、析数据提供清晰目标识别信息需求管理者职责管理者应根据决策程控制需求提信息需求程控制言管理者应识别需求要利用些信息支持评审程输入、程输、资源配置合理性、程优化案程异变异发现
收集数据
目收集数据确保数据析程效基础组织需要收集数据内容、渠道、进行策划策划应考虑：
①识别需求转化具体要求评价供需要收集数据能包括其程能力、测量系统确定度等相关数据；
②明确由谁何何处通何种渠道收集数据；
③记录表应便于使用； ④采取效措施防止数据丢失虚假数据系统干扰
析数据
析数据收集数据通加工、整理析、使其转化信息通用：
七种工具即排列图、图、层、调查表、散步图、直图、控制图；
新七种工具即关联图、系统图、矩阵图、KJ、计划评审技术、PDPC、矩阵数据图；
程改进
数据析质量管理体系基础组织管理者应适通问题析评估其效性：
①提供决策信息否充、信否存信息足、失准、滞导致决策失误问题；
②信息持续改进质量管理体系、程、产品所发挥作用否与期望值致否产品实现程效运用数据析；
③收集数据目否明确收集数据否真实充信息渠道否畅通；
④数据析否合理否风险控制接受范围；
⑤数据析所需资源否保障
什么是探索性数据分析,试阐述探索性数据分析的四大主题
1、探索性数据析：数据刚取能杂乱章看规律通作图、造表、用各种形式程拟合计算某些特征量等手段探索规律性能形式即往向用何种式寻找揭示隐含数据规律性 2、模型选定析探索性析基础提类或几类能模型通进步析挑选定模型 3、推断析：通使用数理统计所定模型或估计靠程度精确程度作推断 析 1、列表 实验数...
求教,什么是探索性数据分析,如何做探索性数据分析?
探索性数据分析，简称为EDA（Exploratory Data Analysis），是数据分析流程中非常关键的一步。它的目标是通过直观的可视化和统计方法，帮助分析者理解数据的特性、发现数据中的模式和趋势，以及识别潜在的异常值。与传统的验证性分析不同，EDA不侧重于验证假设，而是旨在探索数据中未知的结构和关联。EDA的核心...
具体什么是探索性数据分析?
分析结果不理想。探索性数据分析则是一种更加贴合实际情况的分析方法，它强调让数据 自身“说话”，通过探索性数据分析可以真实、直接地观察到数据的结构和特征。探索性数 据分析出现之后，数据分析的过程就分为两个阶段:探索阶段和验证阶段。探索阶段侧重 于发现数据中包含的模式或模型，验证阶段侧重于评估...
数据挖掘-DEA(探索性数据分析)
探索性数据分析是指：对已经有的数据在尽量少的先验假定下进行数据探索，可以通过绘图、制表、数学拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律。特别对于现在所面临的大数据时代，各种杂乱的“脏数据”，通常使我们不知从何下手去了解手上的数据集，这个时候探索性分析就很有效...
什么是探索性数据分析
探索性分析由约翰·图基(john Tukey)在20世纪70年代开发，经常被描述为一种哲学，对于如何进行分析没有硬性规定。用于进行探索性数据分析的常用的统计编程包是S-Plus和R，后者是一种强大、通用、开源的编程语言，可以与许多Bl平台集成。可以使用这些工具执行的特定统计功能和技术包括：聚类和降维技术，可...
数据科学导论:探索性数据分析
这是数据科学导论系列的第二篇笔记，Markdown版本源于GitHub。探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是一种类似侦探的工作，研究者在未知的情况下进行，不预先设定假设，通过可视化工具反复检查数据，保持开放的态度，正如EDA之父John Tukey所说，它是一种灵活审视的态度，旨在寻找我们相信存在或不...
探索性数据分析
欢迎踏入数据探索的神秘世界，探索性数据分析（EDA），这位由统计大师Tukey亲手打造的洞察者，以其独特的方式揭示数据的内在结构与规律。不同于传统统计的框架，EDA更加灵活，直击现实问题的核心。数据分析的旅程分为两个阶段：探索与验证，而在目标模糊不清的时刻，EDA尤为关键，它如同一把锐利的钥匙，轻轻...
第五章 探索性数据分析
简介 探索性数据分析（exploratory data analysis， EDA）：使用可视化方法和数据转换来系统化地探索数据。EDA 是一个可迭代的循环过程，具有以下作用：(1) 对数据提出问题。(2) 对数据进行可视化、转换和建模，进而找出问题的答案。(3) 使用上一个步骤的结果来精炼问题，并提出新问题。术语 • ...
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)
探索性数据分析（EDA）是一系列方法用于理解数据集，包括对数据进行清洗、描述统计分析与可视化，以培养分析者对数据的直觉。与传统统计分析侧重假设条件不同，EDA更注重数据的真实分布，强调可视化的应用，以便直观发现数据中的模式和规律。在数据处理方面，EDA的流程通常首先提出问题，然后进行数据准备、分析、...
探索性数据分析EDA
Exploratory Data Analysis(EDA) 探索性数据分析是一种数据分析的方法，也是一种关于如何分析和解释数据集的思想方法，它采用多种方法来最大限度地洞察数据，揭示数据底层模型结构，提取重要变量，检测异常值等。 大多数的EDA技术都是图形化的，图形往往能够揭示数据的内部结构。 EDA中使用的图形技术...