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      1. EDA及其應用

        時間:2020-10-14 18:50:36 EDA技術培訓 我要投稿

        EDA及其應用

          所謂探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,以下簡稱EDA),是指對已有的數(shù)據(jù)(特別是調(diào)查或觀察得來的原始數(shù)據(jù))在盡量少的先驗假定下進行探索,通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結構和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。特別是當我們對這些數(shù)據(jù)中的信息沒有足夠的經(jīng)驗,不知道該用何種傳統(tǒng)統(tǒng)計方法進行分析時,探索性數(shù)據(jù)分析就會非常有效。探索性數(shù)據(jù)分析在上世紀六十年代被提出,其方法由美國著名統(tǒng)計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。

          EDA的出現(xiàn)主要是在對數(shù)據(jù)進行初步分析時,往往還無法進行常規(guī)的統(tǒng)計分析。這時候,如果分析者先對數(shù)據(jù)進行探索性分析,辨析數(shù)據(jù)的模式與特點,并把它們有序地發(fā)掘出來,就能夠靈活地選擇和調(diào)整合適的分析模型,并揭示數(shù)據(jù)相對于常見模型的種種偏離。在此基礎上再采用以顯著性檢驗和置信區(qū)間估計為主的統(tǒng)計分析技術,就可以科學地評估所觀察到的模式或效應的具體情況。

          所以概括起來說,分析數(shù)據(jù)可以分為探索和驗證兩個階段。探索階段強調(diào)靈活探求線索和證據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的有價值的信息,而驗證階段則著重評估這些證據(jù),相對精確地研究一些具體情況。在驗證階段,常用的主要方法是傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法,在探索階段,主要的方法就是EDA,下面我們重點對EDA做進一步的說明。

          EDA的特點有三個:一是在分析思路上讓數(shù)據(jù)說話,不強調(diào)對數(shù)據(jù)的整理。傳統(tǒng)統(tǒng)計方法通常是先假定一個模型,例如數(shù)據(jù)服從某個分布(特別常見的是正態(tài)分布),然后使用適合此模型的方法進行擬合、分析及預測。但實際上,多數(shù)數(shù)據(jù)(尤其是實驗數(shù)據(jù))并不能保證滿足假定的理論分布。因此,傳統(tǒng)方法的統(tǒng)計結果常常并不令人滿意,使用上受到很大的局限。EDA則可以從原始數(shù)據(jù)出發(fā),深入探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,而不是從某種假定出發(fā),套用理論結論,拘泥于模型的假設。

          二是EDA分析方法靈活,而不是拘泥于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法以概率論為基礎,使用有嚴格理論依據(jù)的假設檢驗、置信區(qū)間等處理工具。EDA處理數(shù)據(jù)的方式則靈活多樣,分析方法的選擇完全從數(shù)據(jù)出發(fā),靈活對待,靈活處理,什么方法可以達到探索和發(fā)現(xiàn)的目的就使用什么方法。這里特別強調(diào)的是EDA更看重的是方法的穩(wěn)健性、耐抗性,而不刻意追求概率意義上的精確性。

          三是EDA分析工具簡單直觀,更易于普及。傳統(tǒng)的'統(tǒng)計方法都比較抽象和深奧,一般人難于掌握,EDA則更強調(diào)直觀及數(shù)據(jù)可視化,更強調(diào)方法的多樣性及靈活性,使分析者能一目了然地看出數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中隱含的有價值的信息,顯示出其遵循的普遍規(guī)律及與眾不同的突出特點,促進發(fā)現(xiàn)規(guī)律,得到啟迪,滿足分析者的多方面要求,這也是EDA對于數(shù)據(jù)分析的的主要貢獻。

          值得一提的是,正因為EDA更強調(diào)直觀及圖形顯示,所以它采用了很多創(chuàng)新的可視化技術,目前這些可視化技術已經(jīng)有了很好的實現(xiàn)載體,目前最為主流的探索性數(shù)據(jù)分析軟件是以圖形效果好、交互性強、易學易用著稱的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)軟件JMP。即使不具備統(tǒng)計學基礎的分析者也能在JMP的幫助下,輕松地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)、擬合以及殘差的規(guī)律,獲得意想不到的發(fā)現(xiàn),為后續(xù)的分析啟發(fā)思路、指明方向。

          下面,用一個典型的小案例來說明EDA的實際應用。

          我們?yōu)榱藢θ蚪?jīng)濟的發(fā)展趨勢和世界頂級公司的經(jīng)營狀況做一些研究,可以從公共網(wǎng)站上下載數(shù)據(jù)(如福布斯2000強名單),用JMP略作整理之后可以得到如表一所示的數(shù)據(jù)表,其中包含了上榜公司的名稱、所屬行業(yè)、所屬國家、上榜年份、上榜排名、市場價值、資產(chǎn)額、銷售額、利潤額等9個變量,總計14000條記錄(每年2000條,從2004年至2010年共7個年度),F(xiàn)在的問題是:數(shù)據(jù)有了,其中到底隱藏著怎樣的有價值的信息呢?我們又如何發(fā)現(xiàn)這些信息呢?

          有人說:既然是連續(xù)型數(shù)據(jù),又包含時間變量,應該用時間序列方法進行分析!的確,時間序列可以告訴我們變量隨時間變化的趨勢,然而實際中我們所希望和可以得到的有價值的信息,往往遠不止“趨勢”這么簡單,更何況,需要分析這些商業(yè)數(shù)據(jù)的用戶常常并不清楚什么是“時間序列分析”方法。

          還有人說:用一些傳統(tǒng)的圖形工具,比如折線圖、柱狀圖、餅圖等等來分析,不就可以進行數(shù)據(jù)探索了嗎?這種方法似乎是可行的,但這些數(shù)據(jù)中有不少類別變量,他們的分類水平很多(例如年份跨越7年,行業(yè)分為30個,國家有75個之多,公司名稱更是多達3505個),這樣一來,光作圖可能就讓我們筋疲力盡了,“數(shù)據(jù)探索”又從何談起?

          什么方法才能很好地探索這些數(shù)據(jù),從中發(fā)現(xiàn)我們所期望的、甚至意想不到的重要信息呢?我們應該從哪里著手分析才能找到這些信息呢?我們來嘗試運用現(xiàn)代EDA中的可視化技術“泡泡圖”來邊看邊想。在JMP軟件的幫助下,我們可以很快得到類似圖一的圖形,其中的橫軸代表公司的市值,縱軸代表公司的銷售額,泡泡的大小代表公司的利潤額,泡泡的顏色代表公司所屬的行業(yè)。最有意義的是,所有的泡泡并不是靜止不動的,它們的位置、大小等都會隨著年度的變化而動態(tài)變化。與此同時,整個變化的歷史軌跡線也會在圖中顯示出來。

          這樣一來,我們就可以直觀地發(fā)現(xiàn)一些明顯的數(shù)據(jù)特征。就拿圖中標識出來的兩家知名公司來說。我們會發(fā)現(xiàn)通用電氣General Electric的經(jīng)營業(yè)績比較穩(wěn)定,而埃克森美孚Exxon Mobil就相對顯得大起大落一些。雖然兩者有明顯不同,但自2008年起,市場駕駛均有顯著的回落,這應當與當時席卷全球的經(jīng)濟危機有關。

          有人在發(fā)現(xiàn)這些特征后會迸出一些新的想法:通用電氣、?松梨诙际敲绹钠髽I(yè),中國企業(yè)的表現(xiàn)又如何的呢?我們可以在使用“泡泡圖”的同時,在JMP中調(diào)用“數(shù)據(jù)篩選”功能就可以得到類似圖三的界面。

          從中可以清晰地觀察到,自2004年以來的7年間,共有392個次的中國企業(yè)登上了福布斯排行榜。雖然在數(shù)量上、市值、銷售額等經(jīng)營指標上與世界頂級企業(yè)有一定差距,但以中石油Petro China、中石化Sinopec China Petroleum等位代表的一批國有大型企業(yè)發(fā)展速度很快,令世界矚目。

          實際上,探索性數(shù)據(jù)分析還遠遠不止這些。分析人士完全可以在數(shù)據(jù)分析的初期不受太多理論條件的束縛,充分展開想象的翅膀,多角度、多層面地對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的規(guī)律進行可視化的探索,新的線索往往就會自然而然地出現(xiàn)了,為下一步的統(tǒng)計建模與預測等精細化分析奠定良好的基礎。

          總之,探索性數(shù)據(jù)分析強調(diào)靈活地探求線索和證據(jù),重在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中可能隱藏著的有價值的信息,比如數(shù)據(jù)的分布模式、變化趨勢,可能的交互影響,異常變化等等,而傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法則側重于評估已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的證據(jù),通常要求分析人員具備一定的統(tǒng)計學基礎。根據(jù)不同的業(yè)務目的和數(shù)據(jù)資源選用不同的技術,或者綜合使用這兩類技術,將會使我們更快地獲得更多的發(fā)現(xiàn)。對于大都不具備統(tǒng)計學功底但數(shù)據(jù)分析任務卻越來越多的企業(yè)人員(如市場分析人員、質(zhì)量管理人員等)來說,重視、學習并用好探索性數(shù)據(jù)分析往往能事半功倍。

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