探索性数据分析（EDA）是数据科学中一个重要的步骤，它涉及对数据集进行初步的检查和分析，以识别数据中的模式、趋势和主要特征。EDA通常分为图形分析和非图形分析两种方法。在深入挖掘数据之前，理解问题陈述和数据特征之间的关系是非常重要的。本文将探讨EDA的重要性，以及如何有效地进行数据探索。
EDA可以分为以下几种类型：
单变量分析：单变量分析关注于一次分析一个变量。它旨在描述数据并发现模式，而不是建立因果关系或关系。使用的技术包括描述性统计（均值、中位数、众数、标准差等）和频率分布（直方图、条形图等）。
双变量分析：双变量分析探索两个变量之间的关系。它有助于发现相关性、关系和变量对之间的依赖性。技术包括散点图和相关性分析。
多变量分析：多变量分析将双变量分析扩展到包括两个以上的变量。它关注于理解多个变量之间复杂的交互和依赖关系。技术包括热图、散点图矩阵和主成分分析（PCA）。
导入所需的Python库，包括NumPy用于数值计算和科学计算，Pandas用于数据处理，Matplotlib和Seaborn用于可视化。将数据加载到Pandas数据框中。以“世界幸福报告”的数据集为例，该数据集包含GDP人均、家庭、预期寿命、自由度、慷慨度、对政府的信任度等列，以描述这些因素对评估幸福感的贡献程度。使用head()方法观察数据集的几行，该方法返回数据集的前五条记录。使用shape属性观察数据的维度。info()方法显示数据的一些特征，如列名、列的非空值数量、数据类型和内存使用情况。describe()方法显示每个数值特征的基本统计特征（int64和float64类型）：非缺失值的数量、均值、标准差、范围、中位数、0.25、0.50、0.75四分位数。处理数据集中的缺失值。幸运的是，这个数据集没有缺失值，但在现实世界中，数据通常包含缺失值，需要处理这些值以确保模型的准确性。检查数据集中的重复值，因为重复值会影响机器学习模型的准确性。可以使用drop_duplicates()方法来移除重复值。处理数据中的异常值，即数据中的极端值。可以使用箱线图来识别数据中的异常值。数据标准化或特征缩放是将数据特征的范围标准化的过程，因为范围可能会有很大差异。将使用StandardScaler对数值进行预处理，该方法使用的公式为x-均值/标准差。使用corr()方法找到数据不同列之间的相关性。结果系数是一个介于-1和1之间的值，其中1表示完全正线性相关，0表示没有线性相关，-1表示完全负线性相关。使用Seaborn创建热图，以可视化数据中不同列之间的相关性。使用Seaborn的回归图可视化经济（GDP人均）和幸福指数之间的关系。