特征工程-EDA（Exploratory Data Analysis）

定义

　　探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。一般有以下几个目的：

• 弄清楚数据的含义
• 发现数据的结构
• 锁定一些重要的特征
• 异常值以及离群数据的检测（类别极致不平衡以及方差很小）
• 结合行业背景选择合适的模型

常用方法

• 绘图方法

　　　　1. 对原始数据绘图

　　　　2. 绘制原始数据的一些统计学图（箱型图、小提琴图、直方图等）

　　　　3. 多特征对比性绘图（查看不同的特征之间的关系）

• 量化方法

　　　　1. 计算偏度和锋度

　　　　2. 区间估计

　　　　3. 分类类型

绘图方法

量化方法：

• 相关性分析

　　  　　先定义三类变量:

　　　　  1. 定类变量: 通过该变量可以进行分类，但是该变量没有实际的数值意义（例如性别，城市）。

　　　　  2. 定序变量: 不仅可以用来分类，还按某种规律排序，不同的定序变量可以比较大小，有排序的能力，但是之间的差值没有意义（例如消费能力，教育程度）。

　　 　　 3. 定距变量: 可以比较大小，差值具有意义。（常见的连续变量，例如价格、购买数量）

　　　　  不同类型的方法相关性检测的方法是不同的：

• 独立性分析

　　　　利用MVtest检验两个变量是否相关。

　　（mv test 待补）

原文地址：https://www.cnblogs.com/z1141000271/p/12594775.html