太好了，听起来你在使用ChatGPT进行探索性数据分析（EDA）的经历非常愉快

探索性数据分析（EDA）通常涉及一系列步骤和技术，这些步骤和技术有助于理解数据、数据结构和不同变量之间的关系。EDA 中常见的步骤和技术包括：

• • 数据收集（Data Collection）：从数据库、文件、外部 API 等不同来源收集数据。

• • 数据清洗（Data Cleaning）：
    • • 处理缺失值：补充或删除缺失数据。
    • • 处理异常值：识别和处理异常值。
    • • 数据类型转换：确保使用正确的数据类型进行分析（例如，将字符串转换为日期）。

• • 数据画像（Data Profilling）：
    • • 使用描述性统计对数据集进行汇总。
    • • 理解数据的基本结构（行数/列数、值的范围等）。

• • 单变量分析（Univariate Analysis）：
    • • 分析单个变量。
    • • 使用均值、中位数、众数、方差、标准差等度量方法。
    • • 可视化：使用直方图、箱形图、条形图对分类数据进行分析。

• • 双变量/多变量分析（Bivariate/Multivariate Analysis）：
    • • 探索两个或多个变量之间的关系。
    • • 散点图、成对图用于连续变量。
    • • 交叉表格、堆叠条形图用于分类变量。
    • • 定量数据的相关性分析。

• • 分组分析（Grouped Analysis）：
    • • 基于类别或组聚合数据。
    • • 分析不同群体之间的模式或差异。

• • 时间序列分析（Time Series Analysis）：
    • • 分析按时间顺序收集或索引的数据点。
    • • 识别趋势、季节性和周期。

• • 模式和异常识别（Identifing Patterns and Anomalies）：
    • • 识别数据中出现的任何模式。
    • • 检测异常或不想要的值。

• • 特征工程（Feature Engineering）：创建新变量或修改现有变量以提高数据集对建模的适用性。

• • 数据可视化（Data Visualization）：
    • • 利用各种图表和图形对数据进行可视化。
    • • 相关性用热力图，时间序列用折线图等。

• • 假设检验（Hypothesis Testing）：根据数据模式制定和测试假设。

这些步骤中的每一步都可能涉及各种工具和编程语言，Python 和 R 是最流行的数据分析语言。Python 中的 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 以及 R 中的 dplyr、ggplot2 等库通常用于 EDA 任务。根据数据的性质和所处理的具体问题，所使用的具体技术和工具可能会有很大差异。

3. 基于泰坦尼克号数据集的案例实现

这里，我们将使用比较有名的泰坦尼克号数据作为示例数据集（获取方式见文末）。按照上面的步骤指导 ChatGPT 帮我完成整个探索性分析案例。接下来，我将通过9个步骤指导 ChatGPT 帮我完成基于泰坦尼克号数据集的 EDA。

Step 1：数据收集（Data Collection）

这一步，我直接将数据集上传到聊天窗口，然后给 ChatGPT 以下指令：

ChatGPT：

首先，我将加载数据集并初步了解它的结构，例如行数和列数、每列中的数据类型，以及前几行数据，从而了解我们正在处理的内容。让我们从这个初始步骤开始。

import pandas as pd# Load the datasettitanic_data = pd.read_csv(r'datasets/titanic.csv')# Display the basic information and the first few rows of the datasettitanic_data.info()titanic_data.head()

通过输出，我们可以看出，泰坦尼克号数据集由418行和12列组成。以下是这些列的简要概述：

• • PassengerId: Unique ID for each passenger.

• • Survived: Survival status (0 = No, 1 = Yes).

• • Pclass: Ticket class (1 = 1st class, 2 = 2nd class, 3 = 3rd class).

• • Name: Passenger’s name.

• • Sex: Passenger’s sex.

• • Age: Passenger’s age.

• • SibSp: Number of siblings/spouses aboard.

• • Parch: Number of parents/children aboard.

• • Ticket: Ticket number.

• • Fare: Passenger fare.

• • Cabin: Cabin number.

• • Embarked: Port of Embarkation (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton).

从初步检查来看，很明显：

• • “年龄”、“票价”和“客舱”列含有缺失值。

• • 每一列的数据类型似乎都合适，既有数值（整数和浮点数）数据，也有分类（对象）数据。

Step 2：数据清洗（Data Cleaning）

同样给它一个指令（后续每一步都会给 ChatGPT 指令，故不再赘述）：

ChatGPT：

基本就是根据我的指令分步骤进行分析，具体实现如下：

• • 检测缺失值

# Inspecting missing valuesmissing_values = titanic_data.isnull().sum()missing_values

输出：

PassengerId      0Survived         0Pclass           0Name             0Sex              0Age             86SibSp            0Parch            0Ticket           0Fare             1Cabin          327Embarked         0dtype: int64

• • 检查数据类型

# Checking data typesdata_types = titanic_data.dtypesdata_types

输出：

PassengerId      int64Survived         int64Pclass           int64Name            objectSex             objectAge            float64SibSp            int64Parch            int64Ticket          objectFare           float64Cabin           objectEmbarked        objectdtype: object

• • 根据汇总统计信息识别潜在异常值

# Identifying potential outliers by looking at summary statisticssummary_statistics = titanic_data.describe()summary_statistics

基于上述分析及输出，我们可以得到：

缺失值（Missing Values）

• • Age: 86 missing values.

• • Fare: 1 missing value.

• • Cabin: 327 missing values.

数据类型（Data Types）

每一列的数据类型似乎都合适：

• • 数值数据（整型和浮点型）：PassengerId, Survived, Pclass, Age, SibSp, Parch, and Fare。

• • 分类/字符串数据（对象类型）：Name, Sex, Ticket, Cabin, and Embarked。

潜在异常值（Potential Outliers）

从汇总统计来看：

• • Age 列的范围很广（0.17——76岁），考虑到多样化的乘客人口统计数据，这是合理的。

• • SibSp 和 Parch 的范围都比较宽，但这反映了家庭规模的不同。

• • Fare 的范围也比较显著，最大值为512.3292，这似乎异常高，可能是一个异常值。

为了进一步检查潜在的异常值，特别是对 Fare 列，我们可以创建箱形图。这将为我们提供数据分布的可视化表示，并有助于识别极值。

我们将从潜在异常值的可视化检查开始，特别关注 Fare 和 Age 列，因为它们是关键的数值变量。我将为这些列创建箱形图，从而直观地检查分布并识别任何异常值。