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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、常用的第三方库
数据科学库
pandas：用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。
numpy：处理大型的多维数组和矩阵
scipy：用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务
数据可视化库
matplotlib：构建各种图表，从直方图和散点图到非笛卡尔坐标图等
seaborn：提供了丰富的可视化图库，包括时间序列、联合图和小提琴图等复杂的类型。
二、常用函数
数据简略观测
head()：观察数据读取是否准确，常读取前5行数据。
shape：读取数据集的维度。
数据总览
describe()：包含每列的统计量，个数、平均值、方差、最小值、中位数、最大值等。
数据类型info()：了解数据每列的type，了解是否存在除了nan以外的特殊符号异常。
三、数据检测
缺失值检测
查看每列的存在nan情况
排序函数sort_values()：将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的
可视化nan值与缺失值
异常值检测
3σ原则：拉依达准则，该准则具体来说，就是先假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。
箱线图：依据实际数据绘制，真实、直观地表现出了数据分布的本来面貌，且没有对数据作任何限制性要求（3σ原则要求数据服从正态分布或近似服从正态分布），其判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础。
四、预测分布
总体分布概况：
无接触约翰逊分布：
正态分布
很多模型假设数据服从正态分布，数据整体服从正态分布，样本均值和方差则相互独立。当样本不服从正态分布时，可以做如下转换：
线性变化z-scores：基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’
Boxcox变换：一种广义幂变换方法，是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。
yeo-johnson变换：是幂变换（power transformation）的方法之一，通过构建一组单调函数对随机变量进行数据变换。
查看skeness和kurtosis
skeness：衡量随机变量概率分布的不对称性，是相对于平均值不对称程度的度量，通过对偏度系数的测量，我们能够判定数据分布的不对称程度以及方向。
kurtosis：研究数据分布陡峭或平滑的统计量，通过对峰度系数的测量，我们能够判定数据相对于正态分布而言是更陡峭/平缓。
预测值的具体频数
当某范围预测值很少时，可将其当作异常值处理填充或删除。若频数很失常，需对数据进行处理，例如进行log变换，使数据分布较均匀，可据处理后的数据进行预测，这也是预测问题常用的技巧。
五、特征分析
数字特征
相关性分析：对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素之间的相关密切程度。
特征的偏度和峰度
数字特征分布可视化
pd.melt()：处理数据，透视表格，可将宽数据转化为长数据，以便于后续分析。形成的数据即为，键：各特征名称，值：特征对应的值
sns.FacetGrid()：先sns.FacetGrid()画出轮廓,再map()填充内容
sns.pairplot()：展示变量两两之间的关系（线性或非线性，有无较为明显的相关关系）。
类别特征
unique分布：对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表。
可视化：
箱型图可视化：直观识别数据中的离群点，判断数据离散分布情况，了解数据分布状态。
小提琴图可视化：用于显示数据分布及概率密度，这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状
柱形图可视化类别
每个类别频数可视化
数字化转型网数据专题包含哪些内容
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