数据探索：综合指南 

对数据健康状况的清晰了解可以提高数据质量和可信度。这就是数据探索发挥作用的地方。 

数据探索提供了对数据特征的广泛洞察。您可以发现数据异常并通过深入研究了解如何解决它们。无论是识别异常值、了解相关性还是完善特征选择，数据探索都可以让您做出明智的决策。 

什么是数据探索？ 

数据探索是数据准备和分析的第一步，使用数据可视化工具和统计技术来揭示数据集中的模式和关系。它有助于识别异常值、检测变量之间的关系以及了解数据的性质。 

数据探索与数据可视化 

数据探索通常涉及数据可视化，以帮助您了解数据集的结构、异常值的存在以及数据值的分布。另一方面，数据可视化工具（例如条形图和散点图）在可视化数据探索中很有价值，它提供了数据的可视化表示，有助于识别模式和关系。  

数据探索与数据挖掘 

数据探索手动筛选数据以了解其特征和结构。例如，数据分析师可能使用散点图来识别异常值或了解数据点的分布。 

另一方面，数据挖掘是一个自动化过程，旨在从大型数据集中提取有用的信息和模式。它使用复杂的算法来发现并非立即显现的模式。数据挖掘通常用于预测分析，例如根据历史数据预测未来趋势或行为。 

数据探索与数据发现 

数据探索和数据发现是相关但不同的概念。数据发现正在对数据资产进行编目，使用户更容易搜索和了解可用数据。另一方面，数据探索探索数据并将其可视化，以发现见解并确定需要深入挖掘的领域或模式。 

为什么数据探索对企业很重要？ 

数据探索揭示变量之间的模式和关系。事实证明，这些见解对于旨在了解客户行为、优化运营和超越竞争对手的企业来说非常宝贵。以下是数据探索的一些主要好处： 

识别模式和趋势 

数据探索是探索性数据分析 (EDA) 不可或缺的一部分。它对数据进行统计分析和可视化，揭示趋势，一旦确认，可以帮助您制定更有效的业务策略。  

提高运营效率 

根据 麦肯锡数据驱动的工作流程可以帮助组织节省 42% 的内部流程时间，从而提高运营效率。数据探索是发现潜在改进领域的宝贵起点。  

推动增长 

数据探索为推动业务增长的更复杂的分析奠定了基础。它可以帮助您识别新的机会和目标细分市场或市场。 Accenture 发现使用数据分析来识别新机会和市场的企业收入增长的可能性提高了 23%。通过数据探索，您可以获得有关制定推动增长的战略的见解，并为未来的商业智能奠定坚实的基础。 

 如何通过 10 个简单步骤探索数据 

第 1 步：识别数据域 

学习该领域并熟悉其结构和内容将使您能够从数据中获得最大价值。了解上下文将有助于更好地理解数据的含义、相关性和目的。例如，电子健康记录 (EHR) 数据很复杂，需要深入了解医学术语、临床工作流程和健康信息技术。如果没有这些知识，用户就无法有效地利用这些数据。 

您还必须了解为什么要使用该数据集。了解您的目标将帮助您设定正确的数据探索目标。您是否正在尝试识别模式或异常值？或者您想检测错误或了解数据的分布？通过了解您的目标，您可以更有效地分析数据。 

第 2 步：收集相关数据 

您必须根据您的要求整合、组合或合并来自不同来源的数据。这些源可以是数据库表或存储相关数据的其他格式。然而，并非所有来源都相互兼容。您经常需要找到一个共同的字段或键来链接它们。 

例如，如果您正在使用 EHR 数据，您可以使用患者 ID 作为共享密钥来连接患者人口统计、病史、用药订单、实验室结果等表中的数据。这样，您可以获得更多信息对信息的全面了解。 

第 3 步：熟悉您的数据 

在开始分析数据之前，您必须熟悉它。您应该检查数据的质量和是否适合您的分析目标。 

例如，如果您有客户交易数据集，您可以探索数据的以下方面： 

• 分布：交易金额如何分布在不同范围内？交易金额的平均值、方差和标准差是多少？ 
• 每个客户的交易频率：客户多久进行一次交易？ 每个客户的交易次数的平均值、中位数和众数是多少？ 是否有客户的交易量非常少或非常多？ 
• 数据中是否存在任何异常模式：数据中是否存在任何趋势、周期或季节性？数据中是否存在缺失或不正确的值？ 

第 4 步：评估数据的适用性 

您必须确保您的数据适合您的分析目标。因此，评估其相关性、及时性和代表性至关重要。相关性是指您的数据与您想要回答的问题的相关程度。 

及时性意味着您的数据有多新以及是否反映当前情况。代表性是指你的数据对你感兴趣的人群或现象的覆盖程度。通过评估这些方面，你可以决定你的数据是否足够，或者是否需要收集更多数据。 

如果您想分析在线商店客户行为的长期趋势。如果您只有过去一年的客户交易数据集，则您的数据可能需要更加相关、及时且具有代表性。您可能需要收集前几年的更多历史数据，以捕获客户行为随时间的变化和模式。  

第 5 步：识别数据类型、格式和结构 

下一步是识别数据的数据类型、格式和结构。您的数据可以是日期、数字、布尔值、分类、字符串等。您应该检查数据的每一列并确定其数据类型。这将帮助您了解数据的组织方式、每个变量的含义以及它可以具有哪些值。 

详细检查数据结构也很重要。这将帮助您选择正确的统计方法进行分析。您可以通过查看数据附带的数据字典、密码本或元数据来了解有关数据的更多信息。这些资源可以帮助您解释数据并就如何分析数据做出更好的决策。 

第 6 步：查找空值或缺失值 

缺失值或空值是数据中的常见问题。它们由于各种原因出现在数据中，例如数据收集或输入中的错误或隐私问题。缺失值会影响分析的质量和可靠性。 

数据分析将帮助您揭示每个字段中缺失值的频率。热图或条形图等可视化效果可以帮助您研究数据集中缺失值的程度及其在不同变量中的分布。这样做将帮助您找到数据中的模式和趋势，并决定如何处理缺失值。

 第 7 步：发现重复项 

重复数据是指具有相同或相似内容的数据行。此类冗余数据会影响分析的质量和可靠性，以及系统的存储空间和性能。因此，数据专家经常删除重复记录并仅保留每条唯一记录的一个实例。  

但是，在删除重复记录之前，您必须考虑保留哪些实例以及丢弃哪些实例。有时，重复的记录可能与您的分析存在细微的差异。如果您有客户订单数据集，但某些记录有错误或丢失信息。在这种情况下，您可以使用重复记录来填补空白或更正错误。 

在其他情况下，您可能需要将重复记录合并为单个记录。例如，当客户有两个具有不同信息的帐户时，您可能需要将两个帐户的信息合并到一条记录中，以避免混淆和不一致。 

第 8 步：找出不一致之处 

数据集通常存在不一致，可能导致分析不准确。这些不一致源于数据输入和收集期间需要更明确的格式或标准。验证数据是否有错误可以帮助识别和标记此类差异。 

以下是数据集中一些最常见的差异。 

第 9 步：突出显示异常值 

异常值是与其他数据非常不同的数据点。它们是由多种因素造成的，例如测量误差、数据输入错误或数据的自然变化。异常值可能会扭曲统计分析的整体结果，因此识别并消除它们至关重要。 

查找数据集中异常值的一种直接方法是将数据绘制在图表上（例如散点图），并查找远离主聚类的点。然而，这种方法可能是主观的且不准确。 

更可靠的方法是使用 异常值计算器该方法通过使用统计 z 分数方法来查找异常值，该方法可以告诉您数据点与平均值之间的标准差是多少。 一个常见的规则是，z 分数大于 3 或小于 -3 的数据点是异常值。 

也就是说，识别异常值很少是直截了当的。根据分析的背景和目的，某些异常值可能比其他异常值更相关。用于定义异常值的领域知识和统计方法也会影响结果。因此，在决定如何处理异常值之前，有必要了解异常值的性质和来源。 

例如，如果您正在分析一个城镇的收入分布，您将收集 100 人的样本并计算他们的年收入。研究表明，大多数人的年收入在 15,000 美元到 120,000 美元之间，但有两人的年收入为 1 万美元到 10 万美元。这些人是异常值，因为他们与样本中的其他人非常不同。 

然而，它们可能不是错误或异常。他们可能代表了该国一小部分但重要的富人群体。如果将它们从分析中删除，您可能会低估该国的收入不平等。另一方面，如果将它们保留在分析中，您可能会高估该国的平均收入。因此，在决定如何处理这些异常值之前，您需要考虑分析的背景和目标。 

第 10 步：总结并显示您的数据 

收集数据后，您需要使用描述性统计和可视化来汇总和显示数据。这些工具可以帮助您更好地理解数据中变量之间的关系。 

想象一下，您有一个来自在线商店的客户交易数据集。使用描述性统计来计算平均交易金额、交易金额的范围以及交易金额的变异性。 

您可能还想使用可视化来显示交易金额的分布情况、交易金额如何随客户年龄变化以及其他因素（例如产品类别或季节）如何影响交易金额。总结和显示您的数据可以获得有关客户行为和偏好的宝贵见解。 

AI 和 ML 中的数据探索 

数据探索在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 中至关重要，因为它有助于使预测模型更加准确。机器学习算法的好坏取决于您提供给它的数据。 

探索数据可以帮助您了解某些变量如何相互关联和相互作用，同时分析它们对预测模型结果的影响。 

例如，了解数据集中的这些特征如何与年龄、收入和教育水平等变量相关，将有助于您使 ML 模型更加准确。  

数据科学家经常利用数据探索来辨别大型数据集中的模式、相关性和异常值。通过此过程，您可以识别不准确或不相关的信息，并将其可视化，以图形方式说明复杂的关系。 

数据探索还可以帮助您执行特征选择，这是识别有助于模型预测能力的最相关变量的过程。 

此外，它可以通过揭示可能影响预测的底层数据结构来帮助您评估模型性能。通过迭代探索，您可以完善模型、提高准确性并确保针对过度拟合的鲁棒性。 

数据探索工具 

传统的手动数据探索方法是劳动密集型的，并且容易出现人为错误。为了应对这些挑战，数据科学家倾向于使用自动化数据探索工具。这些复杂的工具利用算法和机器学习技术来更精确、更高效地审查数据。他们可以管理广泛的数据集并挖掘可能无法进行手动分析的见解。 

著名的数据探索工具，例如 Astera 彻底改变了探索过程。  Astera 是一个包罗万象的无代码数据管理平台，旨在简化整个数据旅程。从跨不同数据环境的复杂提取过程到细致的数据准备和集成， Astera 提供将原始数据转化为可行见解的工具。

而 Astera 专注于端到端数据管理，它还补充了 Power BI 和 Tableau 等可视化工具，用于可视化和报告。它确保数据干净且结构良好，这对于创建引人注目的可视化至关重要。您可以使用 Astera 准备数据，然后利用 Power BI 或 Tableau 进行详细的可视化分析。这种组合允许采用全面的数据探索方法，从而制定更明智的业务决策和战略。 

这些工具加快了数据探索过程并提高了其准确性。自动执行重复性任务将使您能够专注于战略分析和决策。随着数据科学领域的发展，这些工具将继续在释放数据探索的全部潜力方面发挥至关重要的作用。 

自动化数据探索 Astera 

数据探索可帮助您解锁数据集中的各种见解。 然而，正确的工具可以使该过程更加高效和有效。 

配备实时、以预览为中心的设计的数据探索工具是用于导航复杂数据集的现代指南针。它通过提供对数据预览的即时访问来简化流程，使人们更容易理解数据集的结构，而且还有助于监控数据完整性。 

Astera 数据准备 提供： 

• 交互式数据网格：灵活的校正功能，允许立即动手清理和调整数据。 
• 数据质量保证：实施全面的检查和规则，以保持数据的准确性和一致性。 
• 丰富的数据转换：一系列广泛的转换来塑造和细化您的数据以满足分析要求。 
• 无代码接口：直观的点击式环境，使数据准备民主化，使所有技能水平的用户都可以使用它。 
• 多种数据源的连接器： 与各种本地和基于云的源无缝集成，确保顺利的数据提取和整合。 
• 工作流程自动化：简化从集成到转换的整个数据准备流程，节省宝贵的时间和资源。 

Astera 弥合原始数据和可操作见解之间的差距，促进更快的决策、预测建模，并最终实现更好的业务成果。  

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