探索性數據分析是什麼

⑴ 問卷調查，「數據分析」具體指什麼

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

(1)探索性數據分析是什麼擴展閱讀

數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：

1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

參考資料來源：網路-數據分析

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⑶ 對於實驗數據可以進行的描述分析包括什麼

對於試驗數據，可以進行的描述分析包括：

分析各因素對響應變數的影響大小。分析各因素對響應變數影響的顯著性。計算各因素對響應變數的貢獻率。找出各因素對響應變數的最優水平。對各因素的重要性進行排序。

注意事項：

探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

⑷ python數據分析是干什麼的

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
類型（推薦學習：Python視頻教程）
在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。
定性數據分析又稱為「定性資料分析」、「定性研究」或者「質性研究資料分析」，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析
建議大家使用python進行數據分析，原因有以下四點：
python語言非常的簡單、易學，適合初學者作為入門語言
Python的語法簡單，代碼可讀性高，容易入門，有利於初學者學習。舉個例子，假如我們在處理數據的時候，希望把用戶性別數據數值化，也就是變成計算機可以運算的數字形式，我們可以直接用一行列表推導式完成，十分的簡潔，
python擁有強大的通用編程能力
不同於R或者matlab，python不僅在數據分析方面能力強大，在爬蟲、web、自動化運維甚至游戲等等很多領域都有廣泛的應用。這就使公司使用一種技術完成全部服務成為可能，有利於各個技術組之間的業務融合。比如，我們用python的爬蟲框架scrapy爬取數據，然後交給pandas做數據處理，最後使用python的web框架django給用戶作展示，這一系列任務可以全部用python完成，能大大提高公司的技術效率。
Python擁有一個巨大而活躍的科學計算社區
Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區，使python成為數據處理任務重要解決方案。在科學計算方面，python擁有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常優秀的庫和工具，特別是pandas在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，正在成為各行業數據處理任務的首選庫。
python是人工智慧時代的通用語言
在人工智慧火熱的今天，python已經成為了最受歡迎的編程語言。得益於python的簡潔、豐富的庫和社區，大部分深度學習框架都優先支持python語言編程，比如當今最火熱的深度學習框架tensorflow，它雖然是C++編寫的，但對python語言支持最好。
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⑸ 什麼是探索性數據分析

探索性數據分析（EDA）是數據分析過程的第一步。在這里，可以了解擁有的數據，然後找出想要問的問題以及如何構建它們，以及如何最好地操縱可用數據源以獲得所需的答案。

可以通過現有數據中的模式、趨勢、異常值、意外結果等等進行廣泛地查看研究，並使用可視化和定量方法來了解數據所講述的故事，在其中尋找線索、邏輯、問題或研究領域等線索。

探索性分析由約翰·圖基(john Tukey)在20世紀70年代開發，經常被描述為一種哲學，對於如何進行分析沒有硬性規定。

用於進行探索性數據分析的常用的統計編程包是S-Plus和R，後者是一種強大、通用、開源的編程語言，可以與許多Bl平台集成。

可以使用這些工具執行的特定統計功能和技術包括：

聚類和降維技術，可創建包含多個變數的高維數據圖形顯示；

原始數據集中各欄位的單變數可視化，並進行匯總統計；

雙變數可視化和匯總統計允許評估數據集中的每個變數與正在查看的目標變數之間的關系；

多變數可視化，用於映射和理解數據中不同欄位之間的交互；

k -均值聚類(根據最接近的均值為每個聚類創建「中心」);

預測模型，例如線性回歸。

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⑺ 什麼是數據分析 有什麼作用

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在統計學領域，將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。

探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。

(7)探索性數據分析是什麼擴展閱讀

數據分析的步驟

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

1、識別需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。

就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

2、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：

1）將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據。

2）明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據。

3）記錄表應便於使用。

4）採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

3、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4、過程改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

1）提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題。

2）信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

3）收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通。

4）數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍。

5）數據分析所需資源是否得到保障。

⑻ 什麼是探索性數據分析，試闡述探索性數據分析的四大主題

數據析指用適統計析收集量數據進行析提取用信息形結論數據加詳細研究概括總結程程質量管理體系支持程實用數據析幫助作判斷便採取適行
數據析數基礎20世紀早期已確立直計算機現才使實際操作能並使數據析推廣數據析數與計算機科相結合產物
統計領域些數據析劃描述性統計析、探索性數據析及驗證性數據析；其探索性數據析側重於數據發現新特徵驗證性數據析則側重於已假設證實或證偽
探索性數據析指形值假設檢驗數據進行析種傳統統計假設檢驗手段補充該由美著名統計家約翰·圖基(John Tukey)命名
定性數據析稱定性資料析、定性研究或者質性研究資料析指諸詞語、照片、觀察結類非數值型數據（或者說資料）析
具體
數據析極廣泛應用范圍典型數據析能包含三步：
1、探索性數據析：數據剛取能雜亂章看規律通作圖、造表、用各種形式程擬合計算某些特徵量等手段探索規律性能形式即往向用何種式尋找揭示隱含數據規律性
2、模型選定析探索性析基礎提類或幾類能模型通進步析挑選定模型
3、推斷析：通使用數理統計所定模型或估計靠程度精確程度作推斷
析
1、列表
實驗數據按定規律用列表式表達記錄處理實驗數據用表格設計要求應關系清楚、簡單明、利於發現相關量間物理關系；外要求標題欄註明物理量名稱、符號、數量級單位等；根據需要列除原始數據外計算欄目統計欄目等要求寫明表格名稱、主要測量儀器型號、量程准確度等級、關環境條件參數溫度、濕度等
2、作圖
作圖醒目表達物理量間變化關系圖線簡便求實驗需要某些結（直線斜率截距值等）讀沒進行觀測應點（內插）或定條件圖線延伸部讀測量范圍外應點（外推）外某些復雜函數關系通定變換用直線圖表示例半導體熱敏電阻電阻與溫度關系取數若用半數坐標紙lgR縱軸1/T橫軸畫圖則條直線
3、數據析主要包含：
1. 簡單數運算（Simple Math）
2. 統計（Statistics）
3. 快速傅葉變換（FFT）
4. 平滑濾波（Smoothing and Filtering）
5.基線峰值析(Baseline and Peak Analysis)

數據源
1、搜索引擎蜘蛛抓取數據；
2、網站IP、PV等基本數據；
3、網站HTTP響應間數據；
4、網站流量源數據
數據析程主要由識別信息需求、收集數據、析數據、評價並改進數據析效性組

識別需求
識別信息需求確保數據析程效性首要條件收集數據、析數據提供清晰目標識別信息需求管理者職責管理者應根據決策程式控制制需求提信息需求程式控制制言管理者應識別需求要利用些信息支持評審程輸入、程輸、資源配置合理性、程優化案程異變異發現

收集數據
目收集數據確保數據析程效基礎組織需要收集數據內容、渠道、進行策劃策劃應考慮：
①識別需求轉化具體要求評價供需要收集數據能包括其程能力、測量系統確定度等相關數據；
②明確由誰何何處通何種渠道收集數據；
③記錄表應便於使用； ④採取效措施防止數據丟失虛假數據系統干擾
析數據
析數據收集數據通加工、整理析、使其轉化信息通用：
七種工具即排列圖、圖、層、調查表、散步圖、直圖、控制圖；
新七種工具即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ、計劃評審技術、PDPC、矩陣數據圖；

程改進
數據析質量管理體系基礎組織管理者應適通問題析評估其效性：
①提供決策信息否充、信否存信息足、失准、滯導致決策失誤問題；
②信息持續改進質量管理體系、程、產品所發揮作用否與期望值致否產品實現程效運用數據析；
③收集數據目否明確收集數據否真實充信息渠道否暢通；
④數據析否合理否風險控制接受范圍；
⑤數據析所需資源否保障