大数据分析 - 数据探索

探索性数据分析是 John Tuckey (1977) 提出的一个概念，它包含一个新的统计视角。 Tuckey 的想法是，在传统统计中，数据并没有被图形化地探索，只是被用来检验假设。开发工具的第一次尝试是在斯坦福完成的，该项目名为 prim9。该工具能够在九个维度上可视化数据，因此它能够提供数据的多变量视角。

最近几天，探索性数据分析是必须的，并且已包含在大数据分析的生命周期中。 强大的 EDA 能力推动了发现洞察力并能够在组织中进行有效沟通的能力。

基于 Tuckey 的想法，贝尔实验室开发了 S 编程语言，以便为进行统计提供交互式界面。S 的想法是通过易于使用的语言提供广泛的图形功能。 在当今世界，在大数据的背景下，基于 S 编程语言的 R 是最流行的分析软件。

以下程序演示了探索性数据分析的使用。

以下是探索性数据分析的示例。 此代码也可在 part1/eda/exploratory_data_analysis.R 文件中找到。

library(nycflights13) 
library(ggplot2) 
library(data.table) 
library(reshape2)  

# Using the code from the previous section 
# This computes the mean arrival and departure delays by carrier. 
DT <- as.data.table(flights) 
mean2 = DT[, list(mean_departure_delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE), 
   mean_arrival_delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)), 
   by = carrier]  

# In order to plot data in R usign ggplot, it is normally needed to reshape the data 
# We want to have the data in long format for plotting with ggplot 
dt = melt(mean2, id.vars = ’carrier’)  

# Take a look at the first rows 
print(head(dt))  

# Take a look at the help for ?geom_point and geom_line to find similar examples 
# Here we take the carrier code as the x axis 
# the value from the dt data.table goes in the y axis 

# The variable column represents the color 
p = ggplot(dt, aes(x = carrier, y = value, color = variable, group = variable)) +
   geom_point() + # Plots points 
   geom_line() + # Plots lines 
   theme_bw() + # Uses a white background 
   labs(list(title = 'Mean arrival and departure delay by carrier', 
      x = 'Carrier', y = 'Mean delay')) 
print(p)  

# Save the plot to disk 
ggsave('mean_delay_by_carrier.png', p,  
   width = 10.4, height = 5.07)

代码应生成如下图像 −