什么叫探索性数据分析 什么是对数据进行洞察的过程？
什么是数据使用？
1.探索性数据分析：刚得到数据时，可能杂乱无章，看不出规律性。通过画图、制表、拟合各种形式的方程、计算一些特征量等手段，探索可能的规律性形式。
2.模型选择分析：在探索性分析的基础上提出一个或几个可能的模型，然后通过进一步分析从中选择某个模型。
3.推断分析：数理统计方法通常用于推断给定模型或估计的可靠性和准确性。
什么是数据使用？
数据使用是一个关于使用数据的话题。信息技术是一个关于信息使用的问题。数据是信息最重要的载体之一。有没有突然发现其实很接近？如果划分非数据类型信息。“大数据”作为一个互联网行业的新概念，再次流行起来，其支点就是数据使用。在程序员称之为“码农”的时代，代码似乎没什么问题，数据的使用更引人注目。但数据使用的本质和多年前的信息技术几乎一样，都要经历一个从商业价值到具体实现的转化过程。
什么是对数据进行洞察的过程？
步骤1:多数据流——信息来自多种来源和格式。用于分析的数据可能来自数据仓库、数据集市、数据湖甚至物联网(IoT)传感器。在某些情况下，数据可能是生产系统(如电子商务应用程序)的摘录。如今，机器学习项目的数据越来越多地来自各种来源，包括非结构化来源，如社交媒体。
第二步：预处理——通常被认为是早期数据处理阶段的一部分，这一步包括将原始数据重新格式化为更适合机器学习的形式。
第三步：转换——这在项目的早期阶段是非常重要的，为了将数据清理并转换成机器学习问题要解决的有意义的形式。给定一些企业数据的状态(脏的、不一致的、缺少值等。)，这一步可能要花很多时间和精力。
第四步：分析——有时称为“探索性数据分析”这是当你使用统计方法和数据可视化来发现数据中有趣的特征和模式时，有时简单的原始数据图可以揭示非常重要的见解，这将有助于指明项目的方向或至少提供关键的见解，这对于解释机器学习项目的结果是有用的。
第五步：建模——你要选择一个适合要解决问题的机器学习模型。在这个阶段，你需要对要使用的机器学习类型做出承诺。是要做定量预测，定性分类还是仅仅用聚类技术去探索？信息图《从原始数据到洞察的七个步骤——详细的#39机器学习#39流程》提供了详细的工作流程，足以涵盖几乎所有的数据科学项目。quot;
步骤6:验证——对于任何给定的数据集，评估哪种方法能产生最好的结果是很重要的。在实践中选择最佳方法可能是机器学习最具挑战性的部分之一，因此模型的性能评估对于项目的成功非常重要。您需要衡量其预测与实际数据的匹配程度。
第七步：基于数据的决策——这最后一步是，当你讲述一个“数据故事”来传达项目的最终结果时，你通常可以通过制作良好的可视化来最好地理解机器学习项目的最终结果，它可以捕捉模型，并告诉你数据的本质。
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