探索性数据分析是什么

⑴ 问卷调查，“数据分析”具体指什么

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

(1)探索性数据分析是什么扩展阅读

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：

1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

参考资料来源：网络-数据分析

⑵ 鏁版帰鎶链搴旂敤鎸囩殑鏄浠涔

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⑶ 对于实验数据可以进行的描述分析包括什么

对于试验数据，可以进行的描述分析包括：

分析各因素对响应变量的影响大小。分析各因素对响应变量影响的显着性。计算各因素对响应变量的贡献率。找出各因素对响应变量的最优水平。对各因素的重要性进行排序。

注意事项：

探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

⑷ python数据分析是干什么的

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
类型（推荐学习：Python视频教程）
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析
建议大家使用python进行数据分析，原因有以下四点：
python语言非常的简单、易学，适合初学者作为入门语言
Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习。举个例子，假如我们在处理数据的时候，希望把用户性别数据数值化，也就是变成计算机可以运算的数字形式，我们可以直接用一行列表推导式完成，十分的简洁，
python拥有强大的通用编程能力
不同于R或者matlab，python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这就使公司使用一种技术完成全部服务成为可能，有利于各个技术组之间的业务融合。比如，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处理，最后使用python的web框架django给用户作展示，这一系列任务可以全部用python完成，能大大提高公司的技术效率。
Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面，python拥有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库。
python是人工智能时代的通用语言
在人工智能火热的今天，python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持python语言编程，比如当今最火热的深度学习框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python语言支持最好。
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⑸ 什么是探索性数据分析

探索性数据分析（EDA）是数据分析过程的第一步。在这里，可以了解拥有的数据，然后找出想要问的问题以及如何构建它们，以及如何最好地操纵可用数据源以获得所需的答案。

可以通过现有数据中的模式、趋势、异常值、意外结果等等进行广泛地查看研究，并使用可视化和定量方法来了解数据所讲述的故事，在其中寻找线索、逻辑、问题或研究领域等线索。

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，可创建包含多个变量的高维数据图形显示；

原始数据集中各字段的单变量可视化，并进行汇总统计；

双变量可视化和汇总统计允许评估数据集中的每个变量与正在查看的目标变量之间的关系；

多变量可视化，用于映射和理解数据中不同字段之间的交互；

k -均值聚类(根据最接近的均值为每个聚类创建“中心”);

预测模型，例如线性回归。

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⑺ 什么是数据分析 有什么作用

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

(7)探索性数据分析是什么扩展阅读

数据分析的步骤

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。

就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

1）将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据。

2）明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据。

3）记录表应便于使用。

4）采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。

2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。

4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围。

5）数据分析所需资源是否得到保障。

⑻ 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着名统计家约翰·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