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改进探索性数据分析的实用技巧!
42 2024-09-29
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文章来源:
Datawhale
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Datawhale干货摘要
探索性数据分析(EDA)是数据分析的重要一环,涉及到使用可视化工具来洞察数据。本文分享了简化EDA过程的三个实用技巧:
- 使用适合具体任务的图表。
- 充分利用可视化库功能。
- 寻求更快的完成方式。
技巧1:使用非平凡图表
在风能分析项目中,传统的相关矩阵虽常用,但不易解释。散点图矩阵作为替代品,在同一视图下展示特征间的成对相关性,更直观但存在数据重复。结合两者优势的汇总表显示了特征间的散点图和相关性气泡,以及各自的分布。
技巧2:利用可视化库功能
在呈现EDA结果时,添加图表元素(如箭头、注释)可以增加吸引力和可读性。通过标出功率曲线的重要区域和注释异常值,图表更易于理解和解释。
技巧3:寻找更快的方法
在分析风能数据时,除了动态变化,风速随风向变化的图表也很重要。风玫瑰图是表示风速方向分布的理想选择。虽然使用matplotlib库的windrose模块可以轻松创建,但将风能动态和风玫瑰图合并在一个视图中却不简单。Python Imaging Library (PIL) 提供了一个更易于操作的解决方案,能够创建尺寸匹配的整洁图表。
结论
文章以定制、逐项和优化的公式结束,强调了定制化图表、使图表自解释以及优化EDA流程的重要性。这些技巧旨在简化EDA过程,使之更高效和有趣。
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