基于EDA的数据分析流程与实施要点

一、数据分析基础概念

EDA（Exploratory Data Analysis）是通过可视化与统计方法揭示数据潜在规律的技术体系。其核心目标包括：异常值识别、数据分布检验及关键特征提取。

二、标准实施流程

• 数据清洗阶段
• 缺失值处理（删除/插补）
• 异常值检测（Z-score法/箱线图）
• 数据标准化（Z-score/L2 normalization）
• 可视化分析阶段
• 分布可视化（直方图/核密度图）
• 关联分析（热力图/散点矩阵）
• 趋势分析（折线图/面积图）

三、典型应用场景

四、质量保障措施

1. 数据校验机制：实施双重校验（自动校验+人工复核）

2. 可视化规范：坐标轴标注完整（单位/范围）

3. 伦理合规：敏感信息脱敏处理（GDPR标准）

五、常见误区警示

• 过度依赖可视化（需结合统计检验）
• 错误使用双变量图（混淆变量未控制）
• 忽略数据时效性（需定期更新基线）

（注：本内容参考《统计数据分析技术规范》及《数据可视化应用指南》）