在資料探勘中其實並無特別明確的規範，因為各家業務場景不同。所需要分析的測重點也不盡相同。
可以說是千人千面，大家使用的工具五花八門。spss、python、r、tableau、各種書籍更是層出不窮，所以關於資料分析。大體都有自己的靈活運用、但是無論如何變換這些分析都是對資料結合數學的運用。也具有著大體相同的流程。
探索性分析=>預處理=>建模=>模型評估=>改進
我們剛見乙個人，如果想像別人介紹這個人。大都會介紹這個人的高矮胖瘦。
而探索性資料分析就是做完成這一步，通過資料探索對資料有乙個整體的評判。這點是整個資料探勘中至關重要的一步。
而探索性分析又分為單因子和多因子探索。比如我們拿到一批使用者行為的資料、這批資料可能包含使用者年齡、訪問時長、是否消費等多種維度。而我們探索時也主要使用兩種探索相結合的方式。
體現集中趨勢的資料指標有均值、中位數、眾數、分位數
分位數的計算方式為
q1 = (n+1) * 0.25
q2 = (n+1) * 0.5
q3 = (n+1) * 0.75
n 指的是資料的數量
下面給乙個簡單的計算示例
有如下一組資料, 一共9位數
3、8、15、29、32、45、56、58、60
那麼q1 (9+1)*0.25 在2.5的位置
也就是在8和15 的中間 那麼 q1 就是 11.5
離中趨勢即為反應資料離散程度的趨勢、為標準差和方差。
偏態係數是反應資料分布的重要量，係數大於0為正偏，小於0為負偏。
正態分佈的峰度k=3，均勻分布的峰度k=1.8。
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