探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）主要的工作是：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉，对数据进行总结等。
探索性数据分析（EDA）与传统统计分析（Classical Analysis）的区别：
传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布，然后把数据套入假设模型再做分析。但由于多数数据并不能满足假设的分布，因此，传统统计分析结果常常不能让人满意。
探索性数据分析方法注重数据的真实分布，强调数据的可视化，使分析者能一目了然看出数据中隐含的规律，从而得到启发，以此帮助分析者找到适合数据的模型。“探索性”是指分析者对待解问题的理解会随着研究的深入不断变化。
应用传统统计分析方法的数据分析步骤：
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提出问题 Problem => 准备数据 Data => 建模 Model => 分析 Analysis => 得出结论 Conclusions
应用探索性数据分析方法的数据分析步骤：
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提出问题 Problem => 准备数据 Data => 分析Analysis => 建模 Model => 得出结论 Conclusions
探索性数据分析通常有以下几个步骤：
A. 检查数据：
- 是否有缺失值？
- 是否有异常值？
- 是否有重复值？
- 样本是否均衡？
- 是否需要抽样？
- 变量是否需要转换？
- 是否需要增加新的特征？
注：数据类型分为数值型，类别型，文本型，时间序列等。这里主要指的是数值型和类别型，其中数值型又可以分为连续型和离散型。
B. 使用描述统计量和图表对数据进行描述：
1）连续变量：
常见的描述统计量：平均值，中位数，众数，最小值，最大值，四分位数，标准差等
图表：直方图，箱线图（查看分布情况）
2）无序型离散变量：
常见的描述统计量：各个变量出现的频数和占比
图表：频数分布表，柱形图，条形图，茎叶图，饼图
3）有序型离散变量：
常见的描述统计量：各个变量出现的频数和占比
图表：频数分布表，堆积柱形图，堆积条形图（比较大小）
C. 考察变量之间的关系：
1）连续变量和连续变量（Continuous & Continuous）：
对于连续变量与连续变量之间的关系，可以通过散点图进行查看。对于多个连续变量，可使用散点图矩阵，相关系数矩阵，热图。
量化指标：皮尔逊相关系数（线性关系），互信息（非线性关系）
2）离散变量和离散变量（Discrete & Discrete）：
对于离散变量与离散变量之间的关系，可以通过频数分布表，堆积柱形图，饼图进行查看。对于多个离散变量，可以使用网状图，通过各个要素之间是否有线条，以及线条的粗线来显示是否有关系以及关系的强弱。
量化指标：卡方检验中的卡方统计量和相应的p值
3）离散变量和连续变量（Discrete & Continuous）：
对于离散变量和连续变量之间的关系，可以使用直方图，箱线图，小提琴图进行查看，将离散变量在图形中用不同的颜色显示，来直观地观察变量之间的关系。
量化指标：独立样本t试验中的t统计量和相应的p值（两个变量），单因素方差分析中的η²（三个变量及以上）
D. 其他
1）检查数据的正态性：直方图，箱线图，Q-Q图（Quantile-Quantile Plot ）
直方图，箱线图：看图形是否对称
Q-Q图：比较数据的分位数与某个理论分布的分位数是否匹配
总结一下，如果要对数据集进行探索性分析：（以名字为data的数据集为例）
第一步，用pandas读取数据集，并显示前5行，看是否加载正确；
第二步，有必要时对列名重命名；
第三步，查看数据整体情况（行列数data.shape，数据类型data.dtypes，或者用data.info()同时查看这两项，用data.describe()查看连续变量的描述统计量）；
第四步，处理缺失值，异常值，重复值问题（各列分别有多少缺失值data.apply(lambda x: sum(x.isnull()),axis=0)，各行分别有多少缺失值data.apply(lambda x: sum(x.isnull()),axis=1)，总共有多少行有缺失值
len(data.apply(lambda x: sum(x.isnull()),axis=1).nonzero()[0])，删除重复值data.drop_duplicates()）；
第五步，有必要时转换数据类型；
第六步，看是否需要添加新的特征；
第七步，确定分析思路，用思维导图画出来；
第八步，按照分析思路进行分析并画出图形；
第九步，总结分析结果；
附：
图形的选择：描述趋势使用折线图，描述数量使用柱状图（且必须从 0 开始），描述关系使用散点图，描述比例使用饼状图。
科学家经过 30 年的研究，发现人对位置、长度和角度的感知最敏锐，可以用来表示数量，其次是面积和密度，可表示顺序，对于颜色和形状的感知是最不精确的，只可用来区分类别。
