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探索数据的方法有哪些

这节课我们来学习怎么探索数据。探索数据的方法可以帮助我们在正式深入分析前了解数据的基本情况。这些方法不仅为我们提供数据的直观理解，还能指导我们更有效地处理数据分析的后续步骤。

常见的数据探索方法有哪些呢？咱们掌握下面这 5 个就可以了。

1. 描述性统计：计算关键的统计指标，如平均值、中位数、标准差等，这些指标揭示了数据的中心趋势和离散程度。
2. 数据可视化：通过图表如直方图、箱线图、散点图等来展示数据的分布、集中趋势和异常值。这种视觉表示有助于直观地识别数据的模式和潜在问题。
3. 相关性分析：评估不同变量之间的关系，使用如皮尔逊相关系数来衡量变量间的线性关系强度。
4. 分组与聚合：对数据进行分类汇总，分析不同类别或组的数据行为，如通过分组平均值来比较不同类别的表现。
5. 初步建模：建立简单的统计或机器学习模型，初步探索数据中的依赖关系，为后续复杂模型的开发提供基线。

那么探索数据的工具，就是咱们学过的 ChatGPT、Python。另外，这节课里我们既要复习前面学过的数据清洗技能，还得能将他们结合在一起使用。

掌握数据探索的各种方法，其实是为进入更系统的探索性数据分析（EDA）铺平道路。 EDA 是一个更全面的数据分析过程，不仅会用到这些数据探索方法，还会加入更多的统计测试和复杂的可视化方法，目的都是未来深入挖掘数据中的信息，获得我们需要的数据洞察和结论，最终能帮助我们解决真实问题。