数据可视化在EDA中有哪些优势？

Question

我不清楚EDA数据可视化提供了什么优势。我的优势是指我将根据一个或另一个形象做出什么样的决定。

有人能给我一个例子，说明数据可视化让我决定采用哪一种算法吗？

也就是说，在拟合任何模型之前，从“”一书中可以看到数据集是非常有用的。它可以让我们看到明显的模式和关系，并可能提出一种明智的分析形式。对于多元数据，找出正确的图样并不总是简单的，许多不同的方法已经被提出。

无论我是否看到了这种可视化，如何改变进行的方式？

Answer 1

首先，可视化只是一种简单直观的方法来理解数据中的底层模式。通过这一点，你能实现的一切，也可以通过精心打印不同的价值观和统计数据来实现。

我将仅举两个简单的例子，说明由于数据中的模式而选择的算法。它们非常简单，但它们可以被概括。

1. 如果你发现数据是线性的，线性回归可以是一个很好的算法选择。

1. 如果数据是线性可分的，则支持向量机是合适的。

这些是数据点本身的可视化，但其他可视化(如直方图)也可以帮助查找底层发行版。

此外，可视化在流程的其他部分也很有用。例如，如果您看到的是正态分布，您可以使用平均值来计算丢失的数据，而对于偏高的分布，中值则更合适。

Answer 2

最简单的例子是Anscombe的四重奏

。这四个数据集是非常不同的，这并不是仅仅通过查看汇总统计数据就出现的。