本文从数据理解、数据预处理、特征工程(Feature Engineering)、数据建模/结果评价等方面 系统的讲述数据分析的流程,并展示基于实际案例的理论与实践相结合的解决方案

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本文从数据理解、数据预处理、特征工程(Feature Engineering)、数据建模/结果评价等方面 系统的讲述数据分析的流程,并展示基于实际案例的理论与实践相结合的解决方案

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

数据分析的目的在于识别和理解数据背后的模式、结构及其内在关联性,从而为数据决策提供有力支持。但现实生活中数据量不可能无限增长，因此数据的采集、管理和分析工作需要进行周期性地迭代、更新和完善，直到能够呈现出科学、可靠、准确的数据。

由于数据分析是一门以探索发现为主的活动,因此它本身就存在着一些基本的陷阱和错误,例如目标设置不正确、数据缺失值过多等问题,造成数据质量低下。此外,数据探索是一个需要耗时、耗精力、关注细节的复杂过程,需要技能水平丰富的工程师才能胜任。

对于初次接触或新手教程式的学习,无论是大学还是研究生课程,都需要对数据分析方法有所了解,包括数据理解、清洗、预处理、特征工程、数据建模、结果评价等环节。但是当我们把注意力投向数据分析这一大主题时,就会忽视了更重要的事情——如何有效地整合数据、理解数据的关联关系以及提升分析效率。

为了帮助大家有效地进行数据分析,我们邀请到了具有相关经验的专家共同编写一篇《A Practical Guide to Conducting In-Depth Exploratory Data Analysis (EDA)》。本文将从数据理解(Understanding Data)、数据预处理(Data Preprocessing)、特征工程(Feature Engineering)、数据建模(Modeling and Evaluation)、结果评价(Evaluation)几个方面,系统的讲述数据分析的流程,并展示基于实际案例的理论与实践相结合的解决方案。希望通过阅读本文,能对数据分析有一个全面的认识,从而不断进步,培养技能,更好地完成数据分析任务。

2.核心概念与联系

数据集(Dataset):

数据集由多个数据对象组成,每个对象代表某种客观事物,属性(attribute)表征这个对象的一组描述性特征,比如年龄、身高、体重、学历等