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Python数据分析(八):农粮组织数据集探索性分析(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。

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。

一般在数据分析前有特定的场景以及目的，有时可以根据分析目的进行选择分析方法，从而更快的进行数据分析。比如一组数据想要研究不同性别对于商场满意度是否有差异。

探索性数据分析（EDA）：在进行任何正式的统计分析之前，进行EDA是很重要的。通过绘制图表、计算统计描述和探索数据的分布，可以帮助你了解数据的特征和趋势。选择统计方法：根据你的研究问题和数据的性质，选择合适的统计方法。

在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。

相关问答

Q1: 怎么用python做数据分析

掌握基本的编程之后，就可以进行简单的数据处理。为什么大家喜欢用python来数据分析呢，因为它有很多的库，一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb。高深的还有Scikit-Learn、Keras。Numpy主要针对数组数据的一些相关处理。

对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。

数据获取 可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

Python数据分析流程及学习路径 数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

数据获取Python具有灵活易用，方便读写的特点，其可以非常方便地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选工具。

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而今天我们就一起来了解一下，如何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训就开始今天的主要内容吧。

Q2: python可视化数据分析常用图大集合(收藏)

折线图 折线图(line chart) 是最基本的图表， 可以用来呈现不同栏 位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是plot.line() 的方 法，可以设置颜色、形状等参数。

散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。

pyecharts：这个是echarts的一个python接口，借助echarts，我们可以快速绘制出简洁、漂亮的可视化图表。

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