探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是數(shù)據(jù)項目的第一步。我們將創(chuàng)建一個代碼模板來實現(xiàn)這一功能。

簡介

EDA由單變量（1個變量）和雙變量（2個變量）分析組成。在這篇文章中，我們將回顧一些我們在案例分析中使用的功能：

第1步：取得并了解數(shù)據(jù)；

第2步：分析分類變量；

第3步：分析數(shù)值變量；

第4步：同時分析數(shù)值和分類變量。

基本EDA中的一些關(guān)鍵點：

數(shù)據(jù)類型

異常值

缺失值

數(shù)值和分類變量的分布（數(shù)字和圖形的形式）

分析結(jié)果的類型

結(jié)果有兩種類型：信息型或操作型。

信息型：例如繪圖或任何長變量概要，我們無法從中過濾數(shù)據(jù)，但它會立即為我們提供大量信息。大多數(shù)用于EDA階段。

操作型：這類結(jié)果可直接用于數(shù)據(jù)工作流（例如，選擇缺失比例低于20％的變量）。最常用于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。

準(zhǔn)備開始

如果您沒有這些擴(kuò)展包，請刪除‘#’來導(dǎo)入：

# install.packages("tidyverse")

# install.packages("funModeling")

# install.packages("Hmisc")

funModeling已發(fā)布更新版本的Ago-1，請更新！

現(xiàn)在加載所需的程序包

library(funModeling)

library(tidyverse)

library(Hmisc)

tl; dr（代碼）

使用以下函數(shù)一鍵運行本文中的所有函數(shù)：

basic_eda <- function(data)

{

glimpse(data)

df_status(data)

freq(data)

profiling_num(data)

plot_num(data)

describe(data)

}

替換data為您的數(shù)據(jù)，然后就可以啦！

basic_eda(my_amazing_data)

創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)：

使用heart_disease數(shù)據(jù)（來自funModeling包）。為了使本文容易理解，我們只選取四個變量。

data=heart_disease %>% select(age, max_heart_rate, thal, has_heart_disease)

第一步：了解數(shù)據(jù)

統(tǒng)計第一個例子中觀測（行）和變量的數(shù)量，并使用head顯示數(shù)據(jù)的前幾行。

glimpse(data)

## Observations: 303

## Variables: 4

## $ age 63, 67, 67, 37, 41, 56, 62, 57, 63, 53, 57, ...

## $ max_heart_rate 150, 108, 129, 187, 172, 178, 160, 163, 147,...

## $ thal 6, 3, 7, 3, 3, 3, 3, 3, 7, 7, 6, 3, 6, 7, 7,...

## $ has_heart_disease no, yes, yes, no, no, no, yes, no, yes, yes,...

獲取有關(guān)數(shù)據(jù)類型，零值，無窮數(shù)和缺失值的統(tǒng)計信息：

df_status(data)

## variable q_zeros p_zeros q_na p_na q_inf p_inf type unique

## 1 age 0 0 0 0.00 0 0 integer 41

## 2 max_heart_rate 0 0 0 0.00 0 0 integer 91

## 3 thal 0 0 2 0.66 0 0 factor 3

## 4 has_heart_disease 0 0 0 0.00 0 0 factor 2

df_status會返回一個表格，因此很容易篩選出符合某些條件的變量，例如：

有至少80％的非空值（p_na < 20）

有少于50個唯一值（unique <= 50）

建議：

所有變量都是正確的數(shù)據(jù)類型嗎？

有含有很多零或空值的變量嗎？

有高基數(shù)變量嗎？

更多相關(guān)信息請瀏覽：

https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html

第二步：分析分類變量

freq函數(shù)自動統(tǒng)計數(shù)據(jù)集中所有因子或字符變量：

freq(data)

## thal frequency percentage cumulative_perc

## 1 3 166 54.79 55

## 2 7 117 38.61 93

## 3 6 18 5.94 99

## 4 2 0.66 100

## has_heart_disease frequency percentage cumulative_perc

## 1 no 164 54 54

## 2 yes 139 46 100

## [1] "Variables processed: thal, has_heart_disease"

建議：

如果freq用于一個變量-freq(data$variable)，它會生成一個表格。這對于處理高基數(shù)變量（如郵政編碼）非常有用。

將圖表以jpeg格式保存到當(dāng)前目錄中：

freq(data, path_out = ".")

分類變量的所有類別都有意義嗎？

有很多缺失值嗎？

經(jīng)常檢查絕對值和相對值。

第三步：分析數(shù)值變量

我們將看到：plot_num和profiling_num兩個函數(shù)，它們都自動統(tǒng)計數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值/整數(shù)變量：

1. 繪制圖表

plot_num(data)

將圖表導(dǎo)出為jpeg格式：

plot_num(data, path_out = ".")

建議：

試著找出極度偏態(tài)分布的變量。

作圖檢查任何有異常值的變量。

更多相關(guān)信息請瀏覽：

https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html

2. 定量分析

profiling_num自動統(tǒng)計所有數(shù)值型/整型變量：

data_prof = profiling_num（data）

## variable mean std_dev variation_coef p_01 p_05 p_25 p_50 p_75 p_95

## 1 age 54 9 0.17 35 40 48 56 61 68

## 2 max_heart_rate 150 23 0.15 95 108 134 153 166 182

## p_99 skewness kurtosis iqr range_98 range_80

## 1 71 -0.21 2.5 13 [35, 71] [42, 66]

## 2 192 -0.53 2.9 32 [95.02, 191.96] [116, 176.6]

建議：

嘗試根據(jù)其分布描述每個變量（對報告分析結(jié)果也很有用）。

注意標(biāo)準(zhǔn)差很大的變量。

選擇您最熟悉的統(tǒng)計指標(biāo)：data_prof %>% select(variable, variation_coef, range_98):variation_coef得到較大值可能提示異常值。range_98顯示絕大部分?jǐn)?shù)值的范圍。

第四步：同時分析數(shù)值和分類變量

使用Hmisc包的describe。

library(Hmisc)

describe(data)

## data

##

## 4 Variables 303 Observations

## ---------------------------------------------------------------------------

## age

## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10

## 303 0 41 0.999 54.44 10.3 40 42

## .25 .50 .75 .90 .95

## 48 56 61 66 68

##

## lowest : 29 34 35 37 38, highest: 70 71 74 76 77

## ---------------------------------------------------------------------------

## max_heart_rate

## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10

## 303 0 91 1 149.6 25.73 108.1 116.0

## .25 .50 .75 .90 .95

## 133.5 153.0 166.0 176.6 181.9

##

## lowest : 71 88 90 95 96, highest: 190 192 194 195 202

## ---------------------------------------------------------------------------

## thal

## n missing distinct

## 301 2 3

##

## Value 3 6 7

## Frequency 166 18 117

## Proportion 0.55 0.06 0.39

## ---------------------------------------------------------------------------

## has_heart_disease

## n missing distinct

## 303 0 2

##

## Value no yes

## Frequency 164 139

## Proportion 0.54 0.46

## ---------------------------------------------------------------------------

這對于快速了解所有變量非常有用。但是當(dāng)我們想要使用統(tǒng)計結(jié)果來改變我們的數(shù)據(jù)工作流時，這個函數(shù)不如freq和profiling_num好用。

建議：

檢查最小值和最大值（異常值）。

檢查分布（與之前相同）。

更多相關(guān)信息請瀏覽：

https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html

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