Python数据分析基础03:探索性数据分析

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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

  1. 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]

  1. 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
  2. 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 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

  1. 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
  2. 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?")
  3. 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
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